ABSTRACT Finkornig bildklassificering syftar till att identifiera olika underordnade i en grundläggande kategori, till exempel att särskilja fågelarter. Jämfört med klassificering på grundnivå, har den både låg inter-class och hög intra-class varianser. Därför är användning av diskriminerande delar avgörande för finkornig klassificering. I detta papper föreslår vi en Gaussian blandning modell, som säkrar delar funktioner av Gaussian blandning lager. Mer specifikt genererar det först en uppsättning delförslag genom selektiv sökning. Sedan tar vi fram bilder med kartor från mellanlager av konvolutionella neurala nätverk. Featurekartor och delförslag används för att beräkna delfunktioner via spatial pyramidpooling. Därefter behandlar Gaussian blandning lager delar funktioner som datapunkter och använder flera Gaussiska komponenter för att modellera sin distribution. Den hittar kluster för input och genererar utdata baserat på kombination av klustercenter. Slutligen, utdatafunktionen kan representera hela bilden och används för klassificering. Modellens utbildningsprocess består av två slingor. Den yttre loopen är optimeringen av hela nätverket, och den inre loopen handlar om EM-algoritmen som används i Gaussian blandningsskiktet. Experiment visar högre eller liknande prestanda på fyra finkorniga datamängder jämfört med toppmoderna. Fler diskussioner om Gaussiska blandningsskikt finns också. INDEX TERMS Finkornig bild kategorisering, Gaussian blandning modell, konvolutionella neurala nätverk.
Det arbete som presenteras i Ref föreslår att man utbildar en gaussiansk blandningsmodell baserad på delförslag som tillhandahålls genom selektiv sökning.
Fine-Grained Image Classification With Gaussian Mixture Layer
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}