Abstrakt. Finkornig klassificering är utmanande på grund av svårigheten att hitta diskriminerande egenskaper. Att finna dessa subtila egenskaper som till fullo kännetecknar föremålet är inte rättframt. För att hantera denna omständighet föreslår vi en ny självövervakningsmekanism för att effektivt lokalisera informativa regioner utan att behöva avgränsa-box/delanteckningar. Vår modell, som kallas NTS-Net för Navigator-Lärare-Scrutinizer Network, består av en Navigator agent, en Undervisande agent och en Scrutinizer agent. Med tanke på den inneboende konsekvensen mellan regionernas informationsförmåga och sannolikheten för att de ska vara mark-sanningsklass utformar vi ett nytt utbildningsparadigm, som gör det möjligt för Navigator att upptäcka de mest informativa regionerna under lärarens vägledning. Därefter granskar Scrutinizer de föreslagna regionerna från Navigator och gör förutsägelser. Vår modell kan ses som ett multiagentsamarbete, där agenter drar nytta av varandra och gör framsteg tillsammans. NTS-Net kan tränas end-to-end, medan ger exakta finkorniga klassificeringsprognoser samt mycket informativa regioner under inferens. Vi uppnår toppmoderna resultat i omfattande referensdatauppsättningar.
NTS REF gör det möjligt för en navigator agent som regionförslagsnätverk att upptäcka flera mest informativa regioner under vägledning av en läraragent.
Learning to Navigate for Fine-grained Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}