Abstrakt. Finkornig visuell igenkänning är utmanande eftersom den i hög grad bygger på modellering av olika semantiska delar och finkornig funktionsinlärning. Tvålinjära pooling baserade modeller har visat sig vara effektiva vid finkornig igenkänning, medan de flesta tidigare metoder bortser från det faktum att inter-lager del interaktion och finkornigt funktionsinlärning är ömsesidigt korrelerade och kan förstärka varandra. I detta dokument presenterar vi en ny modell för att ta itu med dessa frågor. För det första föreslås en crosslayer bilinear pooling metod för att fånga den inter-layer delar förhållanden, vilket resulterar i överlägsen prestanda jämfört med andra bilinear pooling baserade metoder. För det andra föreslår vi en ny hierarkisk bilinjär pooling ram för att integrera flera cross-layer bilinear funktioner för att förbättra deras representationsförmåga. Vår formulering är intuitiv, effektiv och uppnår toppmoderna resultat på de allmänt använda finkorniga igenkänningsdataseten.
Dessutom föreslår Ref en dubbellinjär pooling mellan skikt för att fånga förhållandet mellan skiktets delar.
Hierarchical Bilinear Pooling for Fine-Grained Visual Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}