I detta papper kategoriserar vi finkorniga bilder utan att använda någon objekt / del notation varken i utbildningen eller i teststadiet, ett steg mot att göra det lämpligt för utplaceringar. Finkornig bildkategorisering syftar till att klassificera objekt med subtila distinktioner. De flesta befintliga verk är starkt beroende av objekt / delar detektorer för att bygga korrespondensen mellan objektdelar genom att använda objekt eller objekt del annoteringar inuti träningsbilder. Behovet av dyra objektanteckningar förhindrar en bred användning av dessa metoder. I stället föreslår vi att man väljer ut användbara delar från flerskaliga delförslag i objekt och använder dem för att beräkna en global bildrepresentation för kategorisering. Detta är speciellt utformat för den annotationsfria finkorniga kategoriseringsuppgiften, eftersom användbara delar har visat sig spela en viktig roll i befintliga annotationsberoende arbeten, men exakta deldetektorer kan knappast förvärvas. Med den föreslagna bildrepresentationen kan vi ytterligare upptäcka och visualisera de viktigaste (mest diskriminerande) delarna i objekt av olika klasser. I experimentet, den föreslagna annotation-fri metod uppnår bättre noggrannhet än den av state-of-the-art annotation-free och de flesta befintliga annotation-beroende metoder på två utmanande datauppsättningar, vilket visar att det inte alltid är nödvändigt att använda korrekta objekt / del annotations i finkornig bild kategorisering.
REF genererar flerskaliga delförslag och väljer ut användbara delar.
Weakly Supervised Fine-Grained Image Categorization
{'venue': 'An extended version in IEEE Trans Image Processing, 25(4), 2016: pp. 1713-1725', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}