Från en uppsättning bilder i en viss domän, märkta med delar platser och klass, presenterar vi en metod för att automatiskt lära sig en stor och varierande uppsättning av mycket diskriminerande mellanfunktioner som vi kallar Del-baserade One-vs-One Features (POOFs). Var och en av dessa egenskaper specialiserar sig på diskriminering mellan två särskilda klasser baserat på utseendet på en viss del. Vi visar att dessa funktioner är särskilt användbara för finkornig visuell kategorisering med nya toppmoderna resultat på identifiering av fågelarter med hjälp av datauppsättningen Caltech UCSD Birds (CUB) och paritet med de bästa befintliga resultaten vid ansiktsverifiering på Labeled Faces i datauppsättningen Wild (LFW). Slutligen visar vi POOF:s särskilda fördel när det är ont om utbildningsdata.
Använda par av lokaliserade keypoints, Berg et al. REF lär sig en uppsättning mycket diskriminerande egenskaper för finkornig klassificering.
POOF: Part-Based One-vs.-One Features for Fine-Grained Categorization, Face Verification, and Attribute Estimation
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}