Människans förmåga att känna igen sig utvecklas på ett progressivt sätt. Vanligtvis lär sig barn att diskriminera olika föremål från grova till finkorniga med begränsad övervakning. Inspirerad av denna inlärningsprocess föreslår vi en enkel men effektiv modell för FSFG-igenkänning (Few-Shot Fine-Grained), som försöker ta itu med den utmanande finkorniga igenkänningsuppgiften med meta-learning. Den föreslagna metoden, som heter Parwise Alignment Bilinear Network (PABN), är en end-to-end djupa neurala nätverk. Till skillnad från traditionella djupa bilinjära nätverk för finkornig klassificering, som antar den självbilinjära pooling för att fånga subtila egenskaper hos bilder, använder den föreslagna modellen en ny pairwise bilinear pooling för att jämföra nyanserade skillnader mellan basbilder och frågebilder för att lära sig ett djup avstånd metrisk. För att matcha basbildfunktioner med frågebildsfunktioner, vi designar har justeringsförluster innan den föreslagna pairwise bilinear pooling. Experimentresultat på fyra finkorniga klassificeringsdata och en generisk datauppsättning med få bilder visar att den föreslagna modellen överträffar både de senaste och de senaste metoderna för finkorniga och allmänna fåbilder.
I stället för parvis konkatetering, Huang et al. REF utnyttjade pairwise bilinear pooling för att extrahera den andra ordningen funktioner för par av frågebilder och stödja set bilder.
Compare More Nuanced: Pairwise Alignment Bilinear Network for Few-Shot Fine-Grained Learning
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}