Aug, 2018
稀缺训练数据情境下细粒度物体识别的显著性
Saliency for Fine-grained Object Recognition in Domains with Scarce Training Data
Carola Figueroa Flores, Abel Gonzalez-García, Joost van de Weijer, Bogdan Raducanu
TL;DR本文研究利用显著性在很少的训练数据时提高卷积神经网络的分类准确性。我们利用在现有 CNN 架构中添加显著性分支来引导特征提取过程,从而训练出一个具有高水平的对象识别精度的模型。我们的实验表明,显著性方法可以显著提高网络性能,特别是在很少的训练数据情况下。