Deep learning for fine-grained image analysis:A survey Abstract CV是一种机器理解与分析图像的过程,是人工智能的一个重要分支。在CV众多的研究领域中,细粒度图像分析(FGIA)是一个持续基础的工作,是真实世界应用中普遍存在的问题。FGIA的目标是区分视觉目标的子类别,例如,鸟的类别或者车辆的类别。细粒度特性导致的...
Fu 等人和 Zheng等人率先引入注意力处理来提高细胞神经网络的细粒度识别精度。 RA-CNN 使用循环视觉注意力模型来选择一系列注意力区域(对应于对象的“部分”,这里的“部分”是指细粒度对象的松散定义的注意区域,这与手动注释中明确定义的对象部分不同)。RA-CNN 以先前的预测为参考,以从粗到细的方式迭代生成区域注意...
Abstract 1 INTRODUCTION 2 RECOGNITION VS. RETRIEVAL 细粒度识别:通过位置分类子网络识别,通过端到端特征编码识别,通过额外信息识别; 细粒度检索:基于内容的细粒度图片检索,基于草图的细粒度图片检索; …
A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification and Analysis 简单可解释的Transformer用于细粒度图像分类与分析 论文链接 A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification and Analysis论文下载 论文作者 Dipanjyoti Paul, Arpita Chowdhury, Xinqi Xiong, Feng-Ju Chang,...
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。
Fine-grained image analysis via progressive feature learning - ScienceDirectFine-grained recognitionAttention modelNeural networkDue to large intra-class variation and inter-class ambiguity, fine-grained object recognition has been a challenging task for decades. A good approach should be able to: (1)...
例如,当我们研究某个城市不同区域的经济活动,我们可能会进行 "fine-grained analysis of economic patterns"。在这个例子中,"fine-grained" 描述了分析的详细程度,意味着研究人员关注每个微小的变化、差异和趋势,而不是仅仅概括整体情况。 例如,在讨论社会行为的时候,我们可能会提到:"The research provides a fine-...
3. Problem analysis in fine-grained scenarios 3.1. Motivation We noticed an unexpected decline in performance when we applied contrastive learning to fine-grained image recognition tasks. This departure from mainstream research findings motivated us to investigate in detail. To uncover the root issues,...
Figure1: Fine-Grained Image Analysis with DeepLearning: A Survey Fine-Grained Image Classification的挑战: necessary to capture the subtle visual differences (e.g., discriminative features such as ears, noses, or tails) --- 由于物体来自同一大类,样子相似 ...
\beta-VAE and pretraining on ImageNet 关键点在于特定任务的表征学习质量 实验结果 数据集 启示 启示1:虽然我们可以在ERM的基础上进行改进,但没有一种方法总是表现得最好。 方法之间的相对性能因数据集和漂移而异。在假性相关下(图3),CYCLEGAN始终表现最好,但在低数据漂移下(图4),pretraining始终表现最好。