Dramatisk utseende variation på grund av pose utgör en stor utmaning i finkornigt erkännande, en som de senaste metoderna med hjälp av uppmärksamhetsmekanismer eller andra ordningen statistik misslyckas med att på ett adekvat sätt ta itu med. Moderna CNNs saknar vanligtvis en uttrycklig förståelse av objekt pose och förväxlas istället av insnärjd pose och utseende. I detta dokument föreslår vi en enhetlig objektrepresentation byggd från pose-justerade regioner med varierande rumsliga storlekar. I stället för att representera ett objekt efter regioner i linje med bildaxlar karakteriserar den föreslagna representationen utseendet i förhållande till objektets pose med pose-justerade fläckar vars egenskaper är robusta för variationer i pose, skala och betraktningsvinkel. Vi föreslår en algoritm som utför pose estimering och bildar den enhetliga objektrepresentationen som konkatetering av pose-alignerade regionfunktioner, som sedan matas in i ett klassificeringsnätverk. Den föreslagna algoritmen uppnår toppmoderna resultat på två finkorniga dataset, särskilt 89,2 % på den allmänt använda datasetet och 87,9 % på de mycket större NABirds [45] dataseten. Vår framgång i förhållande till konkurrerande metoder visar den avgörande betydelsen av disentangling pos och utseende för fortsatta framsteg i finkornigt erkännande.
Guo och Farrell REF konstruera objekt representation som konkatetering av hierarkiska posealjusterade regioner funktioner extraheras från fläckar runt par av kropps landmärken.
Aligned to the Object, Not to the Image: A Unified Pose-Aligned Representation for Fine-Grained Recognition
{'venue': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}