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[略读] Weakly Supervised Complementary Parts Models for Fine-Grained Image Classification from the Bottom Up

使用弱监督补充局部信息的自底向上的细粒度图像分类模型摘要给定由图像和相应的类别标签组成的训练集,深度卷积神经网络在挖掘用于图像分类的判别部分方面表现出强大的能力。然而使用图像级标签训练的深度卷积神经网络仅倾向于关注最具辨别力的部分,忽视了可提供补充信息的其他部分。在本文中,我们从不同的角度处理这个问题。我们以弱监督的方式构建互补局部模型,以得到被卷及网络关注的显著部分所抑制的信息。仅给定图像...
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