Med tanke på en matbild, kan en finkornig objektigenkänning motor berätta "vilken restaurang vilken maträtt" maten tillhör? Sådan ultra-fint kornig bildigenkänning är nyckeln för många applikationer som sökning efter bilder, men det är mycket utmanande eftersom det måste urskilja subtila skillnader mellan klasser samtidigt som man hanterar bristen på utbildningsdata. Lyckligtvis ger den ultra-fina granulariteten naturligt rika relationer mellan objektklasser. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att utnyttja de rika relationerna genom bipartit-grafetiketter (BGL). Vi visar hur man modellerar BGL i en övergripande konvolutionella neurala nätverk och det resulterande systemet kan optimeras genom back-förökning. Vi visar också att det är beräkningseffektivt i slutänden tack vare bipartitstrukturen. För att underlätta studien bygger vi ett nytt matriktmärke som består av 37,885 matbilder samlade från 6 restauranger och totalt 975 menyer. Experimentella resultat på detta nya livsmedel och tre andra datauppsättningar visar BGL framsteg tidigare verk i finkornig objektigenkänning. En demo på nätet finns på http: // www. f- zhou.com/ fg_ demo/.
Zhou m.fl. REF utnyttjade de rika relationerna genom bipartit-graf-etiketter.
Fine-Grained Image Classification by Exploring Bipartite-Graph Labels
{'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']}