Jämfört med tidigare flerstegsramar med hjälp av CNN-funktioner, ökar den senaste tidens djupa strategier för finkornigt erkännande huvudsakligen CNN:s inlärningsförmåga på mellannivå. Tidigare strategier uppnå detta genom att införa ett hjälpnätverk för att ingjuta lokaliseringsinformation i det huvudsakliga klassificeringsnätverket, eller en sofistikerad funktionskodning metod för att fånga högre ordning funktionsstatistik. Vi visar att mid-level representation lärande kan förbättras inom CNN ram, genom att lära sig en bank av konvolutionella filter som fångar klass-specifika discriminativa fläckar utan extra del eller avgränsande box annoteringar. En sådan filterbank är välstrukturerad, korrekt initierad och discriminativt inlärd genom en ny asymmetrisk flerströmsarkitektur med konvolutionell filterövervakning och en icke-slumpmässig lagerinitiering. Experimentella resultat visar att vår strategi uppnår toppmoderna resultat på tre allmänt tillgängliga finkorniga igenkänningsdata (CUB-200-2011, Stanford Cars och FGVC-Aircraft). Ablationsstudier och visualiseringar ges för att förstå vårt tillvägagångssätt.
REF anser att en bank av diskriminativa filter för att korrekt lokalisera de diskriminativa fläckarna.
Learning a Discriminative Filter Bank Within a CNN for Fine-Grained Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}