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
基于弱监督学习的细粒度图像分类方法研究.pdf,摘要 细粒度图像分类问题就是对大类下的子类进行识别分类。普通的图像分类也就 是粗粒度图像分类是将袋鼠和狗分开,而细粒度图像分类就是将狗类下的哈士奇和 爱斯基摩犬分开。细粒度图像分类涉及更细微的类别区分,通常需要依
1)使用额外信息的细粒度分类:GeoPrior、GeoNet、KnowledgeGraph等2)图像文本多模态融合的一系列工作:Film、CAAN、DMN Q5 论文中提到的解决方案之关键是什么? 让多种信息的表征进行元素的交叉交互。具体表现为用额外信息生成instance-wised的结构权重,去动态投影图像的表征。 Q6 论文中的实验是如何设计的? 1)主实验...
本发明公开了一种网络细粒度图像分类方法,使用深度神经网络进行预训练并记录和更新最近几次的预测历史,预训练后通过全局样本选择和不确定性动态损失修正来让神经网络在含有噪声的训练集中进行鲁棒地学习。本发明通过进行样本选择和不确定性损失校正,网络图像数据集可以直接用于细粒度视觉分类训练,获得仅略低于干净的人工...
基于特征融合与显著性重采样的细粒度图像分类方法 摘要:近年来,细粒度图像分类一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一。本文提出了一种基于特征融合与显著性重采样的细粒度图像分类方法。首先,我们对输入图像进行特征提取,得到图像的全局特征和局部特征。接着,我们将这些特征进行融合,得到更加具有区分度的特征。为了解决...
本发明公开了一种基于注意力机制的细粒度图像分类方法及系统,涉及图像识别的技术领域。其技术要点:包括物体注意力模型和分类模型,物体注意力模型包括一个卷积神经网络和掩码映射模块,分类模型包含两个引入通道注意力机制的双线性卷积神经网络。本发明具有的优点:相较于常规的卷积神经网络,本项发明中分类模型利用双线性...
7 3 4 1 1 N C CN 114373093 A 权利要求书 1/2页 1.基于直推式半监督深度学习的细粒度图像分类方法,其特征在于:具体包括如下步 骤: 步骤1,获取细粒度图像的半监督学习训练样本集,将训练样本集划分为有标注训练样 本集和无标注训练样本集; 步骤2,根据细粒度类的语义信息,将细粒度类组织成一个树型的类...
超强涨点!CVPR2025 | Mona即插即用|YOLOv8v10v11创新改进| 含DyTMona何恺明大神二次创新,目标检测,图像分割,图像分类等CV通用 3071 0 33:44 App FS6D:用于新物体的少样本 6D 位姿估计【CVPR2022】【3D】 689 0 07:01 App 如何使用 Ultralytics YOLO11 在 CIFAR-100 数据集上进行训练|图像分类教程 ...
基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法 摘要:本文提出了一种基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法。该方法使用少量带有标记的样本来训练模型,并使用类别相关区域提取器来自动生成大量的未标记样本。多分支网络将未标记样本和标记样本分别输入不同的分支,以增加模型的区分度和泛化性能。实验结果...