Finkornig igenkänning är utmanande främst på grund av att skillnaderna mellan olika klasser av finkorniga klasser vanligtvis är lokala och subtila medan skillnaderna inom klassen kan vara stora på grund av variationer. För att skilja dem från variationer inom klassen är det viktigt att zooma in på mycket diskriminerande lokala regioner. I detta arbete introducerar vi en förstärknings-inlärning-baserat fullt konvolutional uppmärksamhet localization nätverk för att adaptivt välja flera aktivitetsdrivna visuella uppmärksamhet regioner. Vi visar att zooma in på de utvalda uppmärksamhetsregionerna avsevärt förbättrar prestandan för finkornigt erkännande. Jämfört med tidigare förstärkande inlärningsbaserade modeller [1, 2, 3], är den föreslagna metoden märkbart mer beräkningseffektiv under både utbildning och testning på grund av sin helt konvolutionella arkitektur, och den kan samtidigt fokusera sin glimt på flera visuella uppmärksamhet regioner. Försöken visar att den föreslagna metoden uppnår betydligt högre klassificeringsnoggrannhet på tre referensdatauppsättningar för finkornig igenkänning: Stanford Dogs [4], Stanford Cars [5] och CUB-200-2011 [6].
FCAN REF använde en helt konvolutionell uppmärksamhet localization nätverk baserat på förstärkning lärande som använder uppmärksamhet mekanism för att lokalisera flera delar samtidigt.
Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}