Syftet med denna uppsats är finkornig kategorisering utan mänsklig interaktion. Olika från tidigare arbete, som bygger på detektorer för specifika objektdelar, föreslår vi att lokalisera distinkta detaljer genom att grovt anpassa objekten med bara den övergripande formen, eftersom implicit till finkornig kategorisering är förekomsten av en super-klass form som delas mellan alla klasser. Anpassningarna används sedan för att överföra delanteckningar från utbildningsbilder till testbilder (övervakad inställning), eller för att blint men konsekvent segmentera objektet i ett antal regioner (oövervakad anpassning). Vi hävdar vidare att i distinktionen av finkorniga underkategorier, klassificeringsorienterade kodningar som Fisher vektorer är bättre lämpade för att beskriva lokaliserad information än populära matchande orienterade funktioner som HOG. Vi utvärderar metoden på CU-2011 Birds och Stanford Dogs finkorniga datauppsättningar som överträffar toppmoderna.
Gavves m.fl. REF lokalisera distinkta detaljer genom att i stort sett anpassa objekt.
Fine-Grained Categorization by Alignments
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}