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搜索结果 - 5
PartImageNet: 一个大型、高质量的零件数据集
提出了 PartImageNet 数据集，其中包括了 158 种类别、约 24,000 张图像，是一个大、高质量的数据集，具有像素级部位分割注释，能够用于许多视觉任务，包括对象分割、语义部分分割、少样本学习和部分发现。
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3 years ago
ICLR
创意草图生成
该研究通过引入 Creative Birds 和 Creative Creatures 两个数据集，提出 DoodlerGAN–一种基于部件的生成式对抗网络，用于生成新的部件外观的未见过的构图，并通过定量评估和人类研究证明，与现有方法相比，
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4 years ago
MM
使用弱监督部件检测网络进行部件感知的细粒度对象分类
该研究提出了一种弱监督的部件检测网络（PartNet），能够检测出细粒度分类所使用的具有辨别力的局部部分，在 CUB-200-2011 和 Oxford Flower 102 数据集上实现了最新的最高性能。
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6 years ago
AAAI
基于多重学习的卷积神经网络可解释部件图生长
该研究提出了一种从预先训练的卷积神经网络中提取对象 - 部分概念的学习策略，通过挖掘预先训练的 CNN 中的潜在模式，并将它们与不同的语义部分关联来逐步在 CNN 上构建一个具有语义解释性的图形模型，以实现层次化的对象理解。
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8 years ago
NIPS
Mask-CNN：用于细粒度图像识别的局部化部件和特征选择
本文提出了一种新颖的端到端 Mask-CNN 模型，旨在解决细粒度图像识别中的挑战，这个模型基于细粒度图像的部件注释，通过卷积网络定位亚区别的部件并生成对象 / 部件掩模，实现对有用和有意义的卷积描述符的选择并聚合在一起，此模型相对于现有最
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8 years ago
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