Pose-normalized CNN首先对每一张图片进行局域位置的检测,然后将检测框内的图像进行裁剪,从而提取不同层次、不同位置的图像,再对提取到的图像块进行姿态对齐送入CNN,将得到的特征拼接后利用SVM分类器进行分类,该算法在CUB-200数据集上取得了75.7%的精度。 Multi-proposal Net则通过Edge Box Crop方法获取图像块,并引...
迁移学习是一种将在一个任务或领域中学到的知识应用到另一个任务或领域中的技术。在细粒度图像分类中，可以利用已有的大规模预训练模型作为基础模型，通过微调（Fine-tuning）等方法将模型调整为细粒度分类任务。这种方法可以充分利用已有的知识，提高模型的分类准确率。三、结论 细粒度图像分类是计算机视觉领域的一项...
channel=bili_kscvpr2022 细粒度图像分类是一项具有挑战性的计算机视觉任务,在图像的视觉外观十分相似的情况下,利用其附带信息,如数据拍摄的位置和日期可以帮助分类。本文探索了一个更加高效的融合图像和地理时间特征的方法——Dynamic MLP。它的权重是由地理时间信息的特征动态提供的,满足多模态特征的不同元素之间可以...
TransFG是一种基于Transformer的细粒度图像分类方法，其主要思想是使用Transformer网络从输入的图像中提取特征...
鉴于此,提出了一种基于弱监督信息的细粒度图像分类方法,但与之前方法不同的是,本方法未设计复杂的机制,而是在常用的骨干网络的基础上加入了一个注意力模块,并利用注意力模块的输出定位图像中的判别性区域,再基于判别性区域进行数据增广,最后在细粒度图像数据集上取得了较好的分类效果。实验结果表明,本方法在困难数据...
据我们所知,这是首次在细粒度图像分类任务中尝试动态MLP网络来利用多模态信息。大量实验证明了我们方法的有效性。t-SNE 可视化结果表明我们的技术增加了那些外观相似但类别不同的图像的可辩别性。此外,动态 MLP 在跨多个细粒度数据集识别任务中展现了 SOTA 的性能。我们在iNaturalist2021中最后获得第三名。代码可见htt...
基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法 一、引言 细粒度图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是将图像 中具有相似特征的类别进行区分。随着深度学习技术的不断发展,基 于卷积神经网络(CNN)的方法在细粒度图像分类任务中取得了显著 成果。然而,传统的CNN方法在处理图像时通常采用局部感知和空间 不变性...
本发明公开了基于同层多尺度注意力的细粒度图像分类方法,包括以下步骤;步骤1:利用同层多尺度注意力层提取不同尺度的关键特征:步骤2:利用多尺度特征融合模块融合不同尺度的关键特征,得到多尺度注意力特征Fcondensed;步骤3:分类;将步骤2得到的多尺度注意力特征Fcondensed输入分类器获取最终的类预测。本发明通过构建同层...
专利摘要显示，本申请实施例公开了一种图像细粒度分类方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：获取至少两张样本图像；对所述至少两张样本图像进行特征提取，得到所述至少两张样本图像各自对应的特征信息；确定所述至少两张样本图像对应的第一标签值；根据所得到的特征信息以及所述第一标签值，构建预设度量模型；其中，...
图1用可视化揭示了所提方法的特性。 图1. MC-Loss与传统细粒度方法的对比 我们提出的MC-Loss包含两个组件,协同工作学习细粒度特征。首先,判别力组件用于约束使得属于某一类的特征通道拥有对其分类有益的判别区域,而不是像传统的方法那样将所...