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;而细粒度图像的分类任务则要
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 (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...
2. 基于图像精细化特征表达的方法: 该方法提出使用高维度的图像特征(如:bilinear vector)对图像信息进行高阶编码, 以达到准确分类的目的。 按照其使用的监督信息的多少 分为 强监督 和 弱监督 信息的细粒度图像分类模型 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. A. 基于强监督信息的细粒度图像分类模型 0. DeCAF Dee...
细粒度图像分类(Fine-Grained Categorization),又称为子类别图像分类(Sub-Category Recognition),旨在将大类别进行更细致的子类划分。与普通图像分类任务相比,细粒度图像分类的难度更大,主要原因在于子类别间的细微差异和较大的类内差异。同一大类别下的不同子类别间可能存在极小的视觉差异,这使得准确分类变得极具挑战性...
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...
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, 随着深度学习的发展, 深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇。大量基于深度卷积特征算法的...
概括:对属于某一类基础类别的图像进行子类别的细粉,如各种鸟、各种花、各种矿石之间。 细粒度图像公共数据集:CUB-200-2011,Stanford-Cars,FGVC-Airplane。 思路:找到区分两个物种的具有区分性的区域块(discirminative part),对这些区域块内的特征进行提取分类。 加州鸥 北极鸥 某两种矿石 二、解决方案 1、基于常规...
细粒度分类:HBP Hierarchical Bilinear Pooling for Fine-Grained Visual Recognition ECCV 2018 华中科技大学 论文 代码 1. Abstract 在细粒度图像分类中,双线性池化(bilinear pooling)的模型已经被证明是有效的,然而,先前的大多方法忽略了这样一个事实:层间部分特征交互和细粒度特征学习是相互关联的并且可以相互加强。