Abstract 细粒度识别提出了一个独特的挑战,即在相当大的类间差异下捕 ...
Learning to Zoom: a Saliency Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract 我们为卷积神经网络引入了一个基于显著性的扭曲 distortion 层,这有助于改善给定任务的输入数据的空间采样。我们的可微层可以作为预处理块添加到现有的任务网络中,并以端到端方式完全训练。该层的作用是有效地估计如何从原始数据中采样,以提高 ...
2020-12-31 18:30 0 348 推荐指数:
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代码 https://github.com/yangze0930/NTS-Net Learning to Navigate for Fine-grained Classification Abstract细粒度分类由于难以找到有区分度的特征而具有很大的挑战性 ...
Fine-Grained Visual Classification via Progressive Multi-Granularity Training of Jigsaw Patches abstract 细粒度可视分类 ...
细粒度图像与超分辨率 FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors(2018 CVPR SPOTLIGHT Presentation) 文章地址:https://arxiv.org/abs ...
细粒度分类 我们在路边看到萌犬可爱至极,然后却不知道这个是哪种狗;看见路边的一个野花却不知道叫什么名字,吃着一种瓜,却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。。。。待完善。。 ...
Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法,其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域 ...