Finkornig visuell kategorisering (FGVC) är att kategorisera objekt till underordnade klasser i stället för grundläggande klasser. En stor utmaning i FGVC är den samtidiga förekomsten av två frågor: 1) många underordnade klasser är mycket korrelerade och svåra att särskilja, och 2) det finns stora intraklassvariationer (t.ex. på grund av objektpose). I detta dokument föreslås att man uttryckligen ska ta itu med ovanstående två frågor via distansundervisning (DML). DML tar upp den första frågan genom att lära sig en inbäddning så att datapunkter från samma klass dras samman medan de från olika klasser bör skjutas isär från varandra; och det tar upp den andra frågan genom att tillåta flexibilitet att endast en del av grannarna (inte alla datapunkter) från samma klass behöver dras samman. Dock är funktionen representation av en bild ofta högdimensionell, och DML är känd för att ha svårt att hantera vektorer med hög dimension funktion eftersom det skulle kräva O(d 2 ) för lagring och O(d 3 ) för optimering. I detta syfte föreslog vi en flerstegsram för metrisk inlärning som delar det storskaliga högdimensionella inlärningsproblemet till en rad enkla delproblem, vilket leder till O(d) beräkningskomplexitet. Den empiriska studien med FVGC-riktmärkesdata verifierar att vår metod är både effektiv och effektiv jämfört med de senaste FGVC-metoderna.
Till exempel Qian et al. I Ref föreslogs en flerstegsram för metrisk inlärning som kan tillämpas i storskaliga högdimensionella data med hög effektivitet.
Fine-grained visual categorization via multi-stage metric learning
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}