I samband med finkornig visuell kategorisering är förmågan att tolka modeller som mänskliga-förståeliga visuella manualer ibland lika viktig som att uppnå hög klassificeringsnoggrannhet. I detta dokument föreslår vi en ny delstämplad CNN-arkitektur som uttryckligen förklarar den finkorniga igenkänningsprocessen genom att modellera subtila skillnader från objektdelar. Baserat på manuellt märkta starka delanteckningar består den föreslagna arkitekturen av ett fullständigt konvolutionsnätverk för att lokalisera flera objektdelar och ett två-ströms klassificeringsnätverk som kodar objektnivå och delnivå samtidigt. Genom att anta en uppsättning delningsstrategier mellan beräkning av flera objektdelar, är den föreslagna arkitekturen mycket effektiv kör vid 20 ramar / sek under inference. Experimentella resultat på datauppsättningen CUB-200-2011 visar hur effektiv den föreslagna arkitekturen är ur flera perspektiv av klassificeringsnoggrannhet, modelltolkningsbarhet och effektivitet. För att kunna ge tolkningsbara igenkänningsresultat i realtid anses den föreslagna metoden vara effektiv i praktiska tillämpningar.
I det partiella CNN Ref föreslås ett fullständigt konvolutionsnätverk för detektering av nyckelpunkter och ett tvåströms konvolutionsnätverk för utvinning av objekt- och delfunktioner.
Part-Stacked CNN for Fine-Grained Visual Categorization
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}