Befintliga finkorniga visuella kategoriseringsmetoder lider ofta av tre utmaningar: brist på träningsdata, stort antal finkorniga kategorier och hög intraklass jämfört med låg variation mellan klasser. I detta arbete föreslår vi en generisk iterativ ram för finkornig kategorisering och dataset bootstrappning som hanterar dessa tre utmaningar. Med hjälp av djup metrisk inlärning med människor i slingan, lär vi oss en lågdimensionell funktion inbäddning med ankarpunkter på grenrör för varje kategori. Dessa förankringspunkter fångar upp variationer inom klassen och förblir diskriminerande mellan klasserna. I varje omgång skickas bilder med höga självsäkerhetspoäng från vår modell till människor för märkning. Genom att jämföra med exempel på bilder markerar etiketterna varje kandidatbild som antingen en "sann positiv" eller en "falsk positiv". Sanna positiva läggs till i vår nuvarande datauppsättning och falska positiva betraktas som "hårda negativa" för vår metriska inlärningsmodell. Sedan omskolas modellen med en utökad datauppsättning och hårda negativ för nästa omgång. För att visa effektiviteten av det föreslagna ramverket, vi bootstrap en finkornig blomma dataset med 620 kategorier från Instagram bilder. Det föreslagna systemet för djup metriska studier utvärderas både på vårt dataset och på CUB-200-2001 Birds dataset. Experimentella utvärderingar visar betydande resultatvinster med hjälp av dataset bootstrappning och visar toppmoderna resultat som uppnås med de föreslagna djupa metriska inlärningsmetoderna.
Cui m.fl. REF föreslog en generisk iterativ ram för finkornig kategorisering och dataset bootstrappning som använder djup metrisk inlärning med människor i slingan.
Fine-Grained Categorization and Dataset Bootstrapping Using Deep Metric Learning with Humans in the Loop
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}