CVPRFeb, 2014

多阶段度量学习实现细粒度视觉分类

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TL;DR本研究提出了一种多阶段度量学习框架，针对细粒度视觉分类中高维特征向量的学习问题，通过距离度量学习解决了相互关联且难以区分的子类别和大量内部类差异等问题，并在 FGVC 基准数据集上取得了显著的性能提升。
fine-grained visual categorizationdistance metric learningmulti-stage metric learninghigh-dimensional feature vectorsfgvc benchmark datasets
发现论文，激发创造
  • 使用元学习优化和辅助数据样本选择的细粒度视觉分类

    本文提出了一种基于元学习的深度学习模型 MetaFGNet，通过一个新颖的正则化元学习目标来优化网络参数，解决 Fine-grained 视觉分类的训练样本不足问题，并且在辅助数据的筛选上提出了一种简单有效的方案，实验证明了该方法的有效性。

    Jul, 2018

  • R2-Trans: 细粒度视觉分类中的冗余减少

    本文提出了一种新颖的 Fine-grained visual categorization (FGVC) 方法，可以同时运用环境线索中局部但足够区分的信息和对目标类别下的冗余信息进行压缩，通过计算批次中高权重区域的比例和自适应阈值，实现了输入空间中背景信息的适度提取。此外，本文还使用信息瓶颈方法指导网络在特征空间中学习最小充分表示。实验结果表明，此方法在三个常用基准数据集上表现优于其他最先进的方法和基线模型。

    Apr, 2022

  • 深入探讨多模式提示在细粒度视觉分类中的应用

    本文介绍了一种基于 CLIP 模型的多模态提示解决方案（MP-FGVC），通过跨模态描述充分利用 CLIP 模型在细粒度视觉分类（FGVC）任务中的能力，并且通过多模态的协同推理进一步提高 FGVC 的性能。

    Sep, 2023

  • 用大型语言模型实现细粒度视觉识别的民主化

    使用大型语言模型作为代理，FineR 在语义细分类别推理方面体现出更好性能，优于几种先进的 FGVR 和语音与视觉助手模型，并展示了在野外和新领域中工作的潜力。

    Jan, 2024

  • DVF: 提升鲁棒性和准确性的细粒度图像检索与检索指南

    本文提出了实用的细粒度图像检索模型设计指南，包括强调对象、凸显子类别特异性差异以及采用有效的训练策略。通过遵循指南并设计了一种新颖的双重视觉过滤机制（DVF），本文在三个广泛使用的细粒度数据集上实现了最先进的性能表现。

    Apr, 2024

  • 大规模细粒度分类和领域特定的迁移学习

    本研究提出了一种从大规模数据集到小规模、特定领域细粒度图像分类（Fine Grained Visual Categorization, FGVC）任务的迁移学习方法，并通过 Earth Mover's Distance 提出了一种衡量领域相似度的方法，实现了目标领域与数据源领域之间的知识迁移，得到了最先进的结果。

    Jun, 2018

  • 通过逐步多粒度拼图块训练进行细粒度视觉分类

    本文提出了一种新颖的细粒度视觉分类框架，其中包括渐进式训练策略和随机拼图补丁生成器，以有效地融合不同粒度的特征，并在多个标准的细粒度视觉分类数据集上取得了最先进的性能表现。

    Mar, 2020

  • 无数据知识蒸馏用于细粒度视觉分类

    我们提出了一种名为 DFKD-FGVC 的方法，它扩展了 DFKD 到细粒度视觉分类任务，使用了对抗蒸馏框架、注意力生成器、混合高阶注意力蒸馏和语义特征对比学习，以实现更好的性能表现。

    Apr, 2024

  • 最大熵细粒度分类

    本论文提出一种基于最大熵学习的卷积神经网络训练方法，以提高细粒度视觉分类任务的表现，并在此基础上取得了最新成果。该方法具有鲁棒性，可适用于各种类似问题的解决。

    Sep, 2018

  • Finer: 大规模视觉语言模型中细粒度视觉概念识别的研究与增强

    最近在指导的大型视觉语言模型方面取得的进展，使得模型能够轻松生成高层次的基于图像的解释。然而，我们的工作揭示了这些模型在细粒度的视觉分类方面的缺陷，并且我们提出了一个多粒度属性为中心的评估基准，用于评估大型视觉语言模型的细粒度视觉理解能力并提供显著改进的可解释性。

    Feb, 2024