Introduction 细粒度图像识别(fine-grained image recognition),即精细化分类。 精细化分类 识别出物体的大类别(比如:计算机、手机、水杯等)较易,但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称,则难度极大。 最大的挑战在于,同一大类别下不同 子类别间的视觉差异极小。因此,精细化分类所需的图像分辨率较高。 目前,精...
细粒度图像识别 (fine-grained image recognition),即 精细化分类。 细粒度图像分类(Fine-Grained 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, 但由于子类别间细微的 类间差异...
如FG-Xmedia,以将细粒度图像检索扩展到细粒度跨媒体检索。 Section 5 FINE-GRAINED IMAGE RECOGNITION 细粒度图像识别 从广义上讲,现有的细粒度识别方法可以分为以下三个主要范式: 通过本地化分类子网络进行识别; 通过端到端特征编码进行识别; 利用外部信息进行识别。 其中,前两种范式通过仅利用与细粒度图像相关的监...
细粒度图像识别 (fine-grained image recognition),即 精细化分类。 细粒度图像分类(Fine-Grained 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, 但由于子类别间细微的 类间差异...
6 FINE-GRAINED IMAGE RETRIEVAL 细粒度检索的特别之处是除了正确评估子类别,还需要对所有实例进行评级,这样属于同一子类别的图片就会根据其细节而被从高到低排成序列。具体而言,细粒度检索中我们被给予一个数据库,其中图片都属于同一类别,和一个序列,我们的目标是根据序列返回相关的细粒度特征。与通用图片检索相比,其...
Summary of popular fine-grained image datasets. Note that ‘‘BBox’’ indicates whether this dataset provides object bounding box supervisions. ‘‘Part anno.’’ means providing the key part localizations. ‘‘HRCHY’’ corresponds to hierarchical labels. ‘‘ATR’’ represents the attribute label...
Low-Rank Pairwise Alignment Bilinear Network For Few-Shot Fine-Grained Image Classification,这个? 2022-05-04 回复喜欢 推荐阅读 细粒度图像识别之Pairwise Confusion 陈xian...发表于细粒度图像... Multi-Attention Multi-Class 约束的弱监督细粒度图像识别 Nango 明楠 深度学习: 细粒度图像识别与分...
To address these issues, we propose a Scale Enhanced GAN (SE-GAN) model which combines the constraints of large- and small-scale receptive fields of our tailor-made discriminators to achieve fine-grained constraint on image details, a novel edge loss to further ensure the sharpness of the ...
Deep Learning, Generative Adversarial Nets, Image Synthesis, Computer Vision 三、为什么提出AttnGAN? 传统文本生成图像方法是将整个文本描述编码为全局句子向量,作为基于GAN的图像生成的条件,这种方法在全局句子向量上调节GAN,缺乏单词级的重要细粒度信息。
This paper proposes a novel fine-grained image categorization model where no object annotation is required in the training/testing stage. The key technique is a dense graph mining algorithm that localizes multi-scale discriminative object parts in each image. In particular, to mimick human hierarchic...