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上传时间: 2021-03-13
详细说明：细粒度分类，旨在区分下属类别，例如鸟类或狗繁殖，是一项极富挑战性的任务。 这是因为两个主要问题：如何定位区分区域识别以及如何学习用于表示的复杂功能。 如果没有，它们都不容易处理标签数据不足。 我们利用一个事实，即下级对象已经本体树中还有其他标签。 这些“免费”标签可用于训练一系列基于CNN的分类器， 每个都专门在一个粒度级别。 内部表示这些网络有不同的兴趣范围， 允许构造多粒度描述符编码涵盖所有内容的信息性和区分性功能谷物水平。 我们的多重粒度框架可以通过最薄弱的监督，只需要图像级别的标签并避免使用劳动密集型的边框或零件注释。 三项挑战性实验结果细粒度的图像数据集证明了我们的方法优于最新算法，包括那些需要强标签。
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