Att överföra kunskap från storskaliga datauppsättningar (t.ex. ImageNet) via finjustering erbjuder en effektiv lösning för domänspecifika finkornig visuell kategorisering (FGVC) uppgifter (t.ex. känna igen fågelarter eller biltillverkning & modell). I sådana scenarier kräver dataanmärkning ofta specialiserad domänkunskap och är därför svår att skala. I detta arbete tar vi först itu med ett problem i stor skala FGVC. Vår metod vann första plats i iNaturalist 2017 storskalig artklassificeringsutmaning. Centralt för framgången med vårt tillvägagångssätt är ett utbildningsprogram som använder sig av högre bildupplösning och behandlar den mångfacetterade fördelningen av utbildningsdata. Därefter studerar vi överföringslärande via finjustering från storskaliga dataset till småskaliga, domänspecifika FGVC-dataset. Vi föreslår en åtgärd för att uppskatta domänlikhet via Earth Movers distans och visa att överföring av inlärningsfördelar från förutbildning på en källkodsdomän som liknar måldomänen genom denna åtgärd. Vår föreslagna överföring lärande överträffar Im-ageNet förutbildning och får state-of-the-art resultat på flera vanliga FGVC datauppsättningar.
I REF kvantifieras domänlikheten mellan käll- och måldataset med hjälp av Earth Mover's Distance (EMD).
Large Scale Fine-Grained Categorization and Domain-Specific Transfer Learning
{'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']}