”细粒度图像分类“ 的搜索结果

     细粒度图像分类又被称作子类别图像分类，是近年来计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分。但由于子类别间的细微差别以及较大的类内差异，较之普通的图像分类任务，...

     细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别，通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点，这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性。随着深度学习的不断发展，基于深度学习的细粒度图像分类方法表现...

     目前的工作以一种弱监督的方式解决细粒度图像分类问题：首先检测对象部分，然后提取相应的部分特定特征以进行细粒度分类。然而，这些方法通常孤立地处理每个图像的部分特定特征，而忽略他们之间的关系。本文提出了...

     大部分现存的注意力模型在FGVC任务当中表现不佳，原因有以下几点：为了解决上述问题，本文提出了一种新的“过滤和蒸馏学习”（FDL）模型，以提高FGVC细分部分的区域关注度。首先，基于提议和预测之间的匹配性，本文...

     细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题, 其目标是对子类进行识别，如区分不同种类的鸟。由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异, 传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息。近年来, ...

     bounding box(边界框)，就好像这本书这边的作者，书名，出版地都·进行提取分类好。书为第二版，则标记好为第二版，与第一版区别开来 key point：与bounding box 相似，如果说bounding box是两个点确定一个矩形，...

     点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读细粒度图像分类的一些问题和挑战。自从2012年的ILSVRC竞赛Alexnet赢得冠军以来，计算机视觉已经非常出色了。这是人们在开始研究这项快速...

     首先，利用外部注意力取代原 Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元损失，增强...

     细粒度图像之间具有高度相似的外观,其差异往往体现在局部区域,提取具有判别性的局部特征成为影响细粒度分类性能的关键。引入注意力机制的方法是解决上述问题的常见策略,为此,在双线性卷积神经网络模型的基础上,提出...

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