细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。细粒度图像分析任务相对通用图像(General/Generic Images)任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。 以图1为例,通用图像分类其任务诉求是将“袋鼠”和“狗”这两个物体大类(蓝色框和红色框中物体)分开,可见无论从样貌、形态等方面,二者还是很容易被区分的;...
细粒度图像分类是在区分出基本类别的基础上,进行更精细的子类划分,如区分鸟的种类、车的款式、狗的品种等,目前在工业界和实际生活中有着广泛的业务需求和应用场景。 细粒度图像相较于粗粒度图像具有更加相似的外观和特征,加之采集中存在姿态、视角、光照、遮挡、背景干扰等影响,导致数据呈现类间差异性大、类内差异...
1.1细粒度图片分类特点:可判别区域往往只是在图像中很小的一块区域内。 1.2细粒度图像分类数据集 1.3细粒度图像分类竞赛 1.4细粒度图像分类模型分类: (1)强监督模型: 需要类别以外的标签进行监督 (2)弱监督模型: 不需要类别以外的标签 02 强监督模型 Part-based R-CNN标签,引入bounding box和key point等额外的标...
3. DCNN 卷积细粒度特征描述网络 4. 全连接层之后得到粗细粒度互补的层次化特征表达,再通过 分类网络softmax 输出结果 注意力模型(Attention Model) 注意力机制 被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中,...
细粒度图像分类 (Fine-grained image categorization), 又被称作子类别图像分类 (Sub-category recognition),是近年来计算机视觉、 模式识别等领域一个非常热门的研究课题。 其目的是对属于同一基础类别的图像(汽车、狗、花、鸟等)进行更加细致的子类划分, 但由于子类别间细微的类间差异以及较大的类内差异, 较之普通...
细粒度图像分类的特点为区分图像中细小的差别,而GAN网络生成的图像特征通常较为模糊,并且可能并没有很好生成可区分的判断区域。所以来说,如果直接将GAN网络生成的图像直接仍入FGVC网络中,会造成网络的模糊与抖动,从而造成精度的下降。所以,paper中为了使GAN生成的图像能适用细粒度图像分类,提出了用真实图像强化GAN生成...
总的来说,对比普通的图像分类问题,细粒度分类面对的图像数据具有更加相似的外观特征。另外,采集中存在姿态、光照、视角、遮挡、背景等干扰,导致数据呈现类间差异性大、类内差异性小的特点,这些困难令细粒度图像分类成为一项极具挑战的研究任务。 图1: 公开数据集 Cifar10 的 10 个类别的示例图像 ...
细粒度图像分类是在区分出基本类别的基础上,进行更精细的子类划分,如区分鸟的种类、车的款式、狗的品种等,目前在工业界和实际生活中有着广泛的业务需求和应用场景。 细粒度图像相较于粗粒度图像具有更加相似的外观和特征,加之采集中存在姿态、视角、光照、遮挡、背景干扰等影响,导致数据呈现类间差异性大、类内差异...
细粒度图像分类是对属于同一基础类别的图像(汽车、狗、花、鸟等)进行更加细致的子类划分, 但由于子类别间细微的类间差异以及较大的类内差异, 较之普通的图像分类任务, 细粒度图像分类难度更大。 前往旧版百科查看相关任务 图像分类 任务数量 20 模型数量 1762 流浪汉识别 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基...