论文阅读：Deep Filter Banks for Texture Recognition and Segmentation

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2015年的CVPR，深度卷积特征+Fisher Vector的方法在纹理数据库上得到了比较优秀的performance

Motivation:
作者认为，对于纹理特征来说，使用全连接层的特征有一下三个问题：

1. 卷积层的特征更像一个非线性的滤波器，而全连接层能够扑捉到空间的信息，但这对纹理的表示没有用的
2. 输入层必须固定尺寸以适应全连接层的大小，这需要大量的计算
3. 浅层具有更好的传递性

Contributions:

1. 在Open Surfaces(OS)数据库的基础上又构建了一个新的数据库OSA
2. 作者将CNN中的卷积层看做为一个filter bank， 然后利用FV做pooling，这种方法在bag-of-words中经常使用。

Experiment:

1. dataset：
   纹理识别： FMD, DTD, KTH-TIPS-2b
   目标识