Abstrakt. Nuvarande metoder för finkornig igenkänning gör följande: För det första rekrytera experter för att kommentera en datauppsättning bilder, valfritt också samla in mer strukturerade data i form av del annoteringar och avgränsande rutor. För det andra, träna en modell som använder denna data. Mot målet att lösa finkornig igenkänning, introducerar vi en alternativ strategi, utnyttja gratis, bullriga data från webben och enkla, generiska metoder för igenkänning. Detta tillvägagångssätt har fördelar i både prestanda och skalbarhet. Vi demonstrerar dess effektivitet på fyra finkorniga dataset, som i hög grad överträffar befintliga toppmoderna utan manuell insamling av även en enda etikett, och dessutom visar de första resultaten vid skalning till mer än 10 000 finkorniga kategorier. Kvantitativt uppnår vi topp 1-säkerheter på 92,3% på CUB-200-2011, 85,4% på Birdsnap, 93,4% på FGVC-Aircraft och 80,8% på Stanford Dogs utan att använda sina kommenterade träningsset. Vi jämför vårt tillvägagångssätt med ett aktivt lärande för att utöka finkorniga dataset.
Krause m.fl. REF använder bullriga träningsdata i samband med finkornig klassificering.
The Unreasonable Effectiveness of Noisy Data for Fine-Grained Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}