Abstract-Fine-grained objektklassificering är en utmanande uppgift på grund av den subtila inter-class skillnad och stora intra-class variation. Nyligen, visuell uppmärksamhet modeller har tillämpats för att automatiskt lokalisera de diskriminerande regioner av en bild för att bättre fånga kritisk skillnad och visade lovande prestanda. Men utan hänsyn till mångfalden i uppmärksamhetsprocessen fungerar de flesta befintliga uppmärksamhetsmodeller dåligt när det gäller att klassificera finkorniga föremål. I detta dokument föreslår vi ett diversifierat visuellt uppmärksamhetsnätverk (DVAN) för att ta itu med problemen med finkornig objektklassificering, vilket avsevärt minskar beroendet av starkt övervakad information för att lära sig lokalisera diskriminerande regioner jämfört med uppmärksamhetslösa modeller. Ännu viktigare är att DVAN uttryckligen eftersträvar mångfalden av uppmärksamhet och kan samla in diskriminativ information i största möjliga utsträckning. Flera uppmärksamhet dukar genereras för att extrahera konvolutionella funktioner för uppmärksamhet. En LSTM återkommande enhet används för att lära sig uppmärksamhetsdukars uppmärksamhet och diskriminering. Den föreslagna DVAN har förmågan att delta i objektet från grov till fin granularitet, och en dynamisk intern representation för klassificering byggs upp genom att gradvis kombinera informationen från olika platser och skalor av bilden. Omfattande experiment utförda på CUB-2011, Stanford Dogs och Stanford Cars datauppsättningar har visat att de föreslagna diversifierade visuella uppmärksamhetsnätverken uppnår konkurrenskraftig prestanda jämfört med de senaste metoderna, utan att använda några tidigare kunskaper, användarinteraktioner eller externa resurser i utbildning eller testning.
Zhao m.fl. I REF föreslogs ett diversifierat visuellt uppmärksamhetsnät för att ta itu med problemet med finkornig objektklassificering.
Diversified Visual Attention Networks for Fine-Grained Object Classification
{'venue': 'Published in: IEEE Transactions on Multimedia ( Volume: 19, Issue: 6, June 2017 )', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}