Att lära sig subtila men ändå diskriminerande egenskaper (t.ex. näbb och ögon för en fågel) spelar en viktig roll i finkornig bildigenkänning. Befintliga uppmärksamhetsbaserade metoder lokaliserar och förstärker viktiga delar för att lära sig finkorniga detaljer, som ofta lider av ett begränsat antal delar och tunga beräkningskostnader. I detta dokument föreslår vi att man på ett effektivt sätt lär sig sådana finesser från hundratals delförslag från Trilinear Attention Sampling Network (TASN) på ett effektivt sätt för lärare och studenter. TASN består särskilt av 1) en treradig uppmärksamhetsmodul, som genererar uppmärksamhetskartor genom att modellera förhållandet mellan kanalerna, 2) en uppmärksamhetsbaserad sampler som belyser närvarande delar med hög upplösning, och 3) en funktion destiller, som destillerar delar i en objektnivå funktion genom viktdelning och funktion bevarande strategier. Omfattande experiment verifierar att TASN ger bästa prestanda under samma inställningar med de mest konkurrenskraftiga metoder, i iNaturalist-2017, CUB-Bird, och Stanford-Cars datauppsättningar.
REF inför ett trelinjärt nätverk för provtagning av uppmärksamhet (TASN) för att lära sig innehållsrika framställningar från hundratals delförslag.
Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-Grained Image Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}