Learning from fine-grained and long-tailed visual data迁移学习：大数据集—>小数据集 迁移任务的指标上升率：与数据的量级是对数的关系结果如下所示： 更多的预训练数据并非有用~在2018找出迁移任务的子集而非所有的，找出一定的相似度，利用预训练的子集即可~即衡量domain similarityimagenet’和inat有很强的偏差在迁移
解决细粒度图像分类问题的关键是寻找与细微视觉特征相对应的识别区域和局部区域。当前已有许多网络结构在挖掘局部特征上取得了极大的进展，一般来说都是通过设计复杂的网络结构来学习这些特征表示。在这篇论文中，作者提出了一种Mutual-Channel损失函数解决细粒度的分类的问题，不需要过于复杂的网络设计或训练机制。该方法关注研究各个特性通道，将不同通道(channel)的特征进行区分，并通过损失函数制约它
医疗图像更多的是小样本学习，那么如何选择一个小样本数据集来针对各个算法进行比较，从而选择最好的算法，故整理了小样本学习相关的数据，也就是常用的细粒度分类数据简单的小样本分类的每个类别的图片或者语料大致在100到600之间，很少有单类样本超过1000的情况。相对于传统的深度学习来说，传统的深度学习是“小任务，大数据”，小样本学习是“小任务，小数据”，相对来说小样本学习的挑战性还是很大的，达到商用的地
文章目录TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained RecognitionAbstractintroductionMethodVision transformer as feature extractorImage SequentializationPatch EmbeddingTransFG ArchitecturePart Sel
细粒度图像分类(Fine-Grained Image Classification, FGIC)是在区分出基本类别的基础上，进行更精细的子类划分，如区分鸟的种类、车的款式、狗的品种等，在工业界和实际生活中都有着广泛的业务需求和应用场景。早期细粒度图像分类(FGIC)算法多基于特征提取，但由于特征的表述能力有限，分类效果有很大的局限。近年来，随着深度学习的兴起，神经网路强大的特征提取能力促进了该领域
文章目录导读细粒度应用和分类2 细粒度的问题和挑战问题挑战3 数据集4 细粒度图像识别4.1 定位分类子网络4.2 端到端特征编码4.3 辅助信息5 细粒度图像检索6 细粒度图像生成7 细粒度图像分析相关的特定领域应用8 未来方向参考 导读图像分析是CV最重要的分支之一。在CV的各个研究领域中，细粒度图像分析(FGIA)是一个长期存在的基础性问题。旷视的研究人员魏秀参等人，将FGIA分为：细粒度
从逻辑角度對象的粒度就是對象所容納的邏輯，粗粒度容納的邏輯多，細粒度容納的邏輯少，粒度一般用在权限管理（解决了粗粒度的问题，因为这部分具有通用性，而细粒度可以看成业务部分，因为其具有不确定性）从项目角度根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度举个例子：一个user类 其中有email属性 ，一个用户em
文章目录前言一、参考论文二、论文解读摘要1.简介2.相关工作3.Deep Bilinear Transform3.1 Semantic Grouping Layer 语义分组层3.2 Group Bilinear Layer 组双线性层3.3 Deep Bilinear Transformation NetworkActivation and shortcut connectionDeep bi
目录1. 细粒度图像任务是什么2. 数据集 1. 细粒度图像任务是什么【参考链接】：细粒度图像分类算法全解，附数据集总结！在传统图像分类中，无论重要判别区域占整个图像的比重有多大，都会对整张图片一视同仁的提取特征，但在一些判别区域占图像比重较小的图片中，进行同样的处理时，大量不重要的信息被提取，增加了图像分类的难度，降低分类的准确度。因此引入“细粒度图像分类”，关注图像中细小的差别，实现更精确
细粒度图像分类又被称作子类别图像分类，是近年来计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分。但由于子类别间的细微差别以及较大的类内差异，较之普通的图像分类任务，细粒度图像分类的难度更大。 早期的基于人工特征的算法表达能力有限，分类效果也有很大的局限性。深度学习的兴起促进了该领域的发展，传
背景顺着昨天spark standalone实现那篇文章继续扯淡，看看Mesos Scheduler的两种实现的异同。对我来说，回过头再仔细看Spark在这一层的实现，思路又清晰了许多。Mesos粗粒度CoarseMesosSchedulerBackend，是mesos的粗粒度scheduler backend实现。简单说一下mesos的Scheduler，提供的回调函数，及spark实现的逻辑：
一、概要 在细粒度识别问题中，全局信息的作用并不是很突出，不同种类物体的全局信息其实是很相似的，而真正能区分它们的是一些细节特征，而常规的学习方式很容易被全局信息所主导，无法把握细节信息，而DCL提出的图像子区域打乱方法有效的驱动了模型去学习细节性特征（The devail is in the details），进而实现精细化物体分类。二、结构2.1、解构部分邻域的设置让
目录一、概述什么是细粒度图像分类意义细粒度图像分类的挑战细粒度分类常用方法二、基于定位-识别的方法2.1 强监督2.1.1 Part-based R-CNN2.1.2Pose Normalized CNN2.1.3 基于多候选区集成的部件定位（Part localization using multi-proposal consensus）2.1.4部件堆积CNN（Part-stack CNN，P
细粒度图像识别现在图像分类中一个难点，它的目标是在一个大类中识别子类，比如说在鸟的大类下识别鸟的种类，在车的大类下，识别车的型号。由于相同的子类中物体的动作姿态可能大不相同，不同的子类中物体可能又有着相同的动作姿态，这是识别的一大难点。不止对计算机，对普通人来说，细粒度图像识别的难度和挑战也很巨大。细粒度图像分类的关键点在寻找一些存在细微差别的局部区域（比如鸟类的喙、眼睛、爪子等），因此，现有的细
近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。
欢迎大家来到《图像分类》专栏，今天讲述基于pytorch的细粒度图像分类实战！作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介针对传统的多类别图像分类任务，经典的CNN网络已经...
原创
2022-10-12 21:26:27
390阅读
基于pytorch的细粒度图像分类实战
原创
2021-08-11 09:26:26
1333阅读
文章目录一、Bilinear CNN 的网络结构二、矩阵外积（outer product）2.1 外积的计算方式2.2 外积的作用三、PyTorch 网络代码实现 细粒度图像分类（fine-grained image recognition）的目的是区分类别的子类，如判别一只狗子是哈士奇还是柴犬。细粒度图像分类可以分为基于强监督信息（图像类别、物体标注框、部位标注点等）和基于弱监督信息（只有图像
细粒度图像识别Object-Part Attention Driven Discriminative Localization for Fine-grained Image Classification（OPADDL） 论文笔记原文："Object-Part Attention Model for Fine-grained Image Classification", IEEE Transacti
细粒度分类综述细粒度分类：同一类中不同子类物体间的分类。 难点：受视角、背景、遮挡等因素影响较大，类内差异较大、类间差异较小。基于深度学习的物体分类可以大致分为4类：使用通用DCNN（Deep Convolutional Neural Network，深度卷积神经网络）进行细粒度分类；先使用DCNN进行部件定位，之后进行部位对齐；使用多个DCNN对细粒度识别中的相似特征进行判别；使用注意力模型定
