Vi tar upp det svåra problemet med att särskilja finkorniga objektkategorier i bilder med låg upplösning. Vi föreslår en enkel och effektiv djupinlärningsmetod som överför finkornig kunskap från högupplösta träningsdata till det grova testscenariot med låg upplösning. Sådan fin-till-coarse kunskapsöverföring har många verkliga tillämpningar, såsom identifiera objekt i övervakningsbilder eller satellitbilder där bildupplösningen vid testtiden är mycket låg men massor av högupplösta bilder av liknande objekt finns tillgängliga. Våra omfattande experiment på två standardriktvärden som innehåller finkorniga bilmodeller och fågelarter visar att vårt tillvägagångssätt effektivt kan överföra fin detaljkunskap till grovdetaljerade bilder.
Ett annat anmärkningsvärt tillvägagångssätt beskrevs av REF, som föreslog att man skulle överföra den finkorniga kunskap som erhållits från data med hög upplösning till uppgiften att klassificera bilder med låg upplösning.
Fine-to-coarse knowledge transfer for low-res image classification
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}