Abstract-I detta dokument föreslår vi en finkornig bild kategorisering system med enkel installation. Vi använder inte någon objekt/del annotation (svagt övervakad) i utbildningen eller i teststadiet, utan endast klassetiketter för utbildningsbilder. Finkornig bild kategorisering syftar till att klassificera objekt med endast subtila distinktioner (t.ex. två raser av hundar som ser likadana ut). De flesta befintliga verk förlitar sig starkt på objekt / del detektorer för att bygga korrespondensen mellan objektdelar, som kräver exakta objekt eller objekt del annoteringar åtminstone för utbildning bilder. Behovet av dyra objektanteckningar förhindrar en bred användning av dessa metoder. I stället föreslår vi att man skapar flerskaliga delförslag från objektförslag, väljer användbara delförslag och använder dem för att beräkna en global bildrepresentation för kategorisering. Detta är speciellt utformat för den svagt övervakade finkorniga kategoriseringsuppgiften, eftersom användbara delar har visat sig spela en avgörande roll i befintliga annotationsberoende arbeten, men exakta deldetektorer är svåra att få tag på. Med den föreslagna bildrepresentationen kan vi ytterligare upptäcka och visualisera de viktigaste (mest diskriminerande) delarna i objekt av olika klasser. I experimenten uppnår den föreslagna svagt övervakade metoden jämförbar eller bättre noggrannhet än de senaste svagt övervakade metoderna och de flesta befintliga notationsberoende metoder på tre utmanande datauppsättningar. Dess framgång tyder på att det inte alltid är nödvändigt att lära sig dyra objekt / delar detektorer i finkornig bild kategorisering.
Zhang m.fl. I REF föreslogs ett nytt finkornigt bildkategoriseringssystem.
Weakly Supervised Fine-Grained Categorization With Part-Based Image Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}