Med tanke på en utbildning datauppsättning som består av bilder och motsvarande kategori etiketter, djupa konvolutionella neurala nätverk visar en stark förmåga att bryta diskriminerande delar för bildklassificering. Djupa konvolutionella neurala nätverk tränas med bildnivå etiketter bara tenderar att fokusera på de mest diskriminerande delar samtidigt som saknar andra objektdelar, som kan ge kompletterande information. I detta dokument tar vi itu med detta problem ur ett annat perspektiv. Vi bygger kompletterande delar modeller på ett svagt övervakat sätt för att hämta information undertryckt av dominerande objektdelar upptäckta av konvolutionella neurala nätverk. Med endast bildnivåetiketter extraherar vi först grova fall av objekt genom att utföra svagt övervakad objektdetektering och instanssegmentering med hjälp av Mask R-CNN och CRF-baserad segmentering. Sedan uppskattar vi och söker efter de bästa delarna modellen för varje objekt instans enligt principen om att bevara så mycket mångfald som möjligt. I det sista steget bygger vi ett tvåvägslångt korttidsminne (LSTM)-nätverk för att skymma och koda den partiella informationen om dessa kompletterande delar till en omfattande funktion för bildklassificering. Experimentella resultat indikerar att den föreslagna metoden inte bara uppnår betydande förbättringar jämfört med våra baslinjemodeller, utan också överträffar toppmoderna algoritmer med stor marginal (6,7 %, 2,8 % respektive 5,2 %) på Stanford Dogs 120, Caltech-UCSD Birds 2011-200 och Caltech 256.
I REF föreslås att kompletterande delar ska byggas upp med hjälp av metoder för att upptäcka föremål och till exempel segmentering.
Weakly Supervised Complementary Parts Models for Fine-Grained Image Classification From the Bottom Up
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}