fine-grained categorization | BriefGPT

关键词fine-grained categorization

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ECCVCLIP 对纹理的理解能力如何？
本研究探讨了 CLIP 在自然语言描述的自然图像中对纹理的理解能力。我们分析了 CLIP 在各种纹理和材质分类数据集上的零样本学习表现，分析了它对 DTDD 数据集上红点或黄色条纹等纹理组成特性的表达能力，以及对通过描述鸟身体部位的颜色和纹
PDF2 years ago
ECCV使用自然语言描述纹理
本文研究了纹理的视觉属性及对不同模型的影响，发现现有的生成和判别模型不能很好地捕捉纹理的组成属性。我们以证据支持了此观点，并提供了可解释性的模型来生成基于语言的解释，以加深对纹理分类的理解。我们通过在 Caltech-UCSD 鸟类数据集上
PDF4 years ago
ECCV细粒度视频分类与冗余减少注意力
本文提出了一种名为 Redundancy Reduction Attention（RRA）的新型网络结构，通过抑制多余的特征通道学习集中于多个判别模式，在多个视频分类数据集中取得了优秀的表现。
PDF6 years ago
CVPR使用人类在环中进行深度度量学习的细粒度分类和数据集引导
本研究提出了一个基于深度度量学习的迭代框架，针对细粒度视觉分类方法中的数据不足、大量类别和高内部变异性等问题进行了处理，并在 Instagram 图片中引导 620 个类别的细粒度花数据集，同时在 CUB-200-2001 Birds 数据
PDF9 years ago
ICLR细粒度分类中的注意力
本文在 Ba 等人（2014）的循环神经模型的基础上进行实验，研究了在不受约束的视觉环境下细粒度分类的任务，通过使用较强的视觉网络替代传统的 RNN 结构，并在视觉网络的大规模预训练的情况下训练该模型，成功实现比谷歌网络分类模型更好的效果，
PDF10 years ago
ECCV基于零件的 R-CNN 用于细粒度分类检测
该论文提出了一种基于语义部分定位的细粒度分类方法，并通过利用深度卷积特征来克服对象检测困难，同时学习整个对象和零散对象部分的检测器和他们之间的几何约束，从而预测一个细粒度的类别。该方法在不需要在测试时提供包围盒的情况下，通过对 Caltec
PDF10 years ago