Abstract-Fine-grained bildklassificering är att känna igen hundratals underkategorier som tillhör samma grundnivå kategori, såsom 200 underkategorier som tillhör fågeln, vilket är mycket utmanande på grund av stora variationer i samma underkategori och liten varians mellan olika underkategorier. Befintliga metoder lokaliserar i allmänhet objekten eller delarna och diskriminerar sedan vilken underkategori bilden tillhör. De har dock huvudsakligen två begränsningar: 1) Att förlita sig på föremål eller delvis annoteringar som är mycket arbetskrävande. (2) Ignorera de rumsliga sambanden mellan objektet och dess delar samt mellan dessa delar, som båda är till stor hjälp för att hitta diskriminerande delar. Därför föreslår detta dokument objektdelen uppmärksamhet modell (OPAM) för svagt övervakad finkornig bildklassificering, och de viktigaste nyheterna är: (1) Objektpart uppmärksamhet modell integrerar två nivåer uppmärksamhet: objekt-nivå uppmärksamhet lokaliserar objekt av bilder, och del-nivå uppmärksamhet väljer diskriminerande delar av objekt. Båda är gemensamt anställda för att lära sig multi-view och flerskaliga funktioner för att förbättra deras ömsesidiga kampanjer. (2) Objekt-part rumslig begränsning modell kombinerar två rumsliga begränsningar: objekt rumslig begränsning säkerställer utvalda delar mycket representativa, och del rumslig begränsning eliminerar redundans och ökar diskriminering av utvalda delar. Båda används gemensamt för att utnyttja de subtila och lokala skillnaderna för att särskilja underkategorierna. Viktigt är att varken objekt eller del annoteringar används i vårt föreslagna tillvägagångssätt, vilket undviker den tunga arbetskonsumtionen av märkning. Jämfört med mer än 10 state-of-the-art metoder på 4 allmänt använda dataset, vår OPAM metod uppnår bästa prestanda.
REF föreslår en svagt övervakad formulering för finkornig bildklassificering så att tunga märkningsinsatser för både objekt och delar annoteringar kan undvikas.
Object-Part Attention Model for Fine-grained Image Classification
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}