Fin-Grained Visual Classification (FGVC) dataset innehåller små provstorlekar, tillsammans med betydande intra-klassvariation och interclass likhet. Medan tidigare arbete har behandlat intra-klass variation med hjälp av lokalisering och segmentering tekniker, kan inter-klass likhet också påverka funktionsinlärning och minska klassificering prestanda. I detta arbete, vi tar itu med detta problem med hjälp av en ny optimering förfarande för end-to-end neurala nätverk utbildning på FGVC uppgifter. Vårt förfarande, som kallas Parwise Confusion (PC), minskar överbemanning genom att avsiktligt införa förvirring i aktiveringarna. Med PC legalisering, får vi toppmodern prestanda på sex av de mest använda FGVC datauppsättningar och visar förbättrad lokalisering förmåga. PC är lätt att implementera, behöver inte överdriven hyperparameter inställning under utbildningen, och inte lägga till betydande overhead under testtiden.
Parvis Förvirring REF introducerar avsiktligt förvirring i funktionen aktiveringar för att förhindra övermontering problem i FGVR.
Pairwise Confusion for Fine-Grained Visual Classification
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}