Abstrakt. Semantisk del lokalisering kan underlätta finkornig kategorisering genom att uttryckligen isolera subtila utseende skillnader i samband med specifika objektdelar. Metoder för pose-normalized representationer har föreslagits, men i allmänhet förutsätta avgränsande box annoteringar vid testtid på grund av svårigheten att upptäcka objekt. Vi föreslår en modell för finkornig kategorisering som övervinner dessa begränsningar genom att utnyttja djupgående konvolutionella funktioner som beräknas på nedifrån-och-upp-regioners förslag. Vår metod lär sig hela objekt och deldetektorer, upprätthåller inlärda geometriska begränsningar mellan dem och förutspår en finkornig kategori från en posenormaliserad representation. Experiment på Caltech-UCSD fågeldata bekräftar att vår metod överträffar toppmoderna finkorniga kategoriseringsmetoder i en end-to-end utvärdering utan att kräva en banderoll vid testtillfället.
REF föreslår att man lär sig två detektorer, dvs. hela objektdetektorn och deldetektorn, för att förutsäga de finkorniga kategorierna baserat på den posenormaliserade representationen.
Part-based R-CNNs for Fine-grained Category Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}