这是一篇CVPR2017的投稿 （ArXiv的链接：https://arxiv.org/pdf/1612.02844v1.pdf），已被CVPR2017接收。在这里给大家介绍一下这部分的工作，不像写论文那样用词严谨，这里简单介绍一下核心思想，方便大家阅读。（我个人是来到美国之后才接触科研，文中学术名词的汉语表述有不当之处还请谅解。）

我们提出了一个新的深度学习模型，这个模型推广了传统的字典学习 (dictionary learning) 和残差编码 (Residual Encoders)，比如 VLAD 和 Fisher Vector。提出的编码层 (Encoding Layer) 和已有的深度学习结构兼容，实现了端对端的材料识别 (End-to-end)，并且取得了不错的效果。

这个方法主要是受到传统方法的启发：对于输入的图片，我们通常先提取图像特征（比如SIFT 或者是 filterbank responses），之后一个字典可以通过非监督式的聚类得到，这样我们可以对已有的图片特征进行编码（材料识别中通常使用一些无序的编码器，比如BoWs，VLAD），并使用分类器进行分类。传统方法有以下两个特点：1. 输入图片可以为任意大小，编码器可以转化为一个固定长度的表达。2. 特征本身是通用的（domain-independent），字典和编码表达通常挟带了域信息(domain-specific information)。

受到传统方法的启发（左图），Cimpoiet. al. CVPR 2015 使用了预训练的神经网络的卷积层提取了深度特征，并且使用了 Fisher Vector 编码器，刷新了当时的state-of-the-art（中图）。但是这种方法仍然有局限性，因为它包含了许多分步的优化，这样特征提取（卷积层），字典学习和编码器不能够从标识的数据（labeled data）中得到进一步优化。理想的方法是如右图，将整个字典学习和编码整合到一个CNN网络层中，使它与已有的深度学习体系兼容，这样以来就实现了端对端的学习优化。

方法部分有一些tricky，我们主要是提出了个数学模型 (Residual Encoding Model)，推广了已有的编码器 (VLAD, Fisher Vector)，并且使得整个系统是可微分的，这样我们就可以像已有的深度学习层一样，从loss function中学习到参数。也就是说它实现了监督式的字典学习(supervised dictionary learning)。这个模型有很多特性，它使得CNN网络可以接受任意大小的图片，并且因为字典学习和表达容易携带Domain信息，这样学习到的深度特征就更加容易应用于其他domain。

这个模型有很多可以应用的地方，除了文中提到的材料/纹理识别以外，因为它推广了VLAD和Fisher Vector，那么可以期待它在Robust Recognition中的应用前景（比如场景识别scene understanding），还有图像检索(image retrieval) 等等。欢迎大家多关注我的工作，而且我们提供基于Torch的代码（https://github.com/zhanghang1989/Deep-Encoding）。我个人现在在做visualize 和 inverse 这个编码网络，欢迎多交流 （RemoveThisifYouAreHuman~zhang.hang@rutgers.edu）。

这篇文章实现了之前很多paper想要努力却未能实现的目标——将Fisher Vector和CNN一起训练，包括 VLAD-CNN (Gong et al. 2014), FV-CNN (Cimpoi CVPR 2015), Bilinear CNN (Lin ICCV 2015) and NetVLAD (CVPR 2016) 甚至早期的 Deep Fisher Network (Simonyan et al. 2013)。很多人不了解本文和NetVLAD的区别，其实NetVLAD回避了反向传播梯度推倒的困难，直接将问题过于简化为CNN已有的模型，这一简化其实改变了残差编码(residual encoder)的特性。

原文发布时间为：2017-06-17

本文作者：张航

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