Abstrakt. Uppmärksamhetsbaserat lärande för finkornig bildigenkänning är fortfarande en utmanande uppgift, där de flesta av de befintliga metoderna behandlar varje objektdel isolerat, samtidigt som korrelationerna mellan dem försummas. Dessutom gör de flerstegsmekanismer eller flerskaliga mekanismer som ingår de befintliga metoderna mindre effektiva och svåra att utbilda från början till slut. I detta dokument föreslår vi en ny uppmärksamhetsbaserad konvolutionell neurala nätverk (CNN) som reglerar flera objekt delar bland olika indata bilder. Vår metod lär sig först flera uppmärksamhet region funktioner av varje ingångsbild genom one-squeeze multi-excitation (OSME) modulen, och sedan tillämpa multi-attention multi-class restriktion (MAMC) i en metriska läranderam. För varje ankare funktion, MAMC fungerar genom att dra samma-attention samma-klass funktioner närmare, samtidigt som olika-attention eller olika-klass funktioner bort. Vår metod kan enkelt tränas end-to-end, och är mycket effektiv vilket kräver endast ett träningssteg. Dessutom introducerar vi Hundar-i-den-Wild, en omfattande hund art dataset som överträffar liknande befintliga dataset efter kategori täckning, datavolym och kommenterad kvalitet. Denna datauppsättning kommer att släppas efter godkännande för att underlätta forskningen om finkornig bildigenkänning. Omfattande experiment utförs för att visa de väsentliga förbättringarna av vår metod på fyra referensdatauppsättningar.
REF föreslår modulen one-squeeze multi-excitation (OSME) för att se till att korrelationerna mellan olika typer av uppmärksamhet upprätthålls, vilka genereras från viktat svar på funktionskartor.
Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}