本文主要是介绍ValseWebinar : Fine-Grained Image Analysis and Beyond,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
20181226魏秀参:Fine-Grained Image Analysis and Beyond



SCDA(con’t)

深度描述子

同一channel 对不同物体的激活部位不同


保留最大的激活部分

pre-trained 模型


VLAD:基于一阶
Fisher:基于二阶

avg和max pool进行级连




物体协同定位


计算相关性
保留 PCA 第一维

判断正负相关
每个深度描述子之间的关系

PCA 自带去噪




第二维主成分

矩阵分解






先判断车型,再判断是否是同一辆



不同难度

随着数据集,提出的baseline方法


细粒度图像,小样本学习

meta-learning 的思想





这篇关于ValseWebinar : Fine-Grained Image Analysis and Beyond的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!