Міждоменне узагальнення багаторівневих CNN-представлень зображень для задач оцінки подібності - Кубицький, В. О.; Божок, А. В. (Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2026)
Запропоновано та дослiджено багаторiвневе векторне представлення зображень, яке агрегує ознаки з промiжних шарiв C2, C3 та C5 згорткової нейронної мережi ResNet-50 за допомогою глобального усереднення, конкатенацiї та L2-нормалiзацiї, формуючи єдиний 2816-вимiрний дескриптор. Принциповою особливiстю пiдходу є архiтектурне вiдокремлення побудови унiверсального представлення вiд залежного вiд задачi механiзму прийняття рiшень, реалiзованого як компактний багатошаровий перцептрон. Проведено оцiнку мiждоменної переносимостi цього представлення на незалежному наборi даних INRIA Holidays, який суттєво вiдрiзняється вiд домену первинної апробацiї методу: багаторiвневий дескриптор перевершив одношарове CNN-представлення на 9 вiдсоткових пунктiв за F1 при адаптацiї лише компактного MLP на 100 розмiчених прикладах. Опублiкованi результати на фiксованому наборi даних пiдтвердили обґрунтованiсть вибору ResNet-50 як базової архiтектури: R-MAC на основi ResNet-50 перевершує R-MAC на основi VGG-19 на 4,9 в.п. mAP при шестиразово меншiй кiлькостi параметрiв, а також є конкурентоспроможним порiвняно з ViT-дескрипторами, якi мають у 4–13 разiв бiльший обсяг моделi.