Vi föreslår ett finkornigt igenkänningssystem som innehåller en del lokalisering, anpassning och klassificering i ett djupt neuralt nätverk. Detta är en icke-trivial process, eftersom indata till klassificeringsmodulen bör vara funktioner som möjliggör back-förökning vid konstruktion av lösaren. Vårt stora bidrag är att föreslå en ventilkopplingsfunktion (VLF) för bakförökningskedja och bilda vårt system för djup lokalisering, anpassning och klassificering (LAC). VLF kan på ett anpassningsbart sätt äventyra klassificerings- och anpassningsfelen vid utbildning av LAC-modellen. Det i sin tur hjälper till att uppdatera lokaliseringen. Prestandan på finkorniga objektdata bekräftar effektiviteten i vårt LAC-system.
Djup LAC REF föreslår en ventilkoppling funktion för backpropagation kedja, vilket bildar en djup lokalisering, anpassning och klassificeringssystem.
Deep LAC: Deep localization, alignment and classification for fine-grained recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}