细粒度分类

作者：2023面试高手 | 2024-03-25 18:58:42

踩

细粒度分类

细粒度分类方法主要分为四类:
1）基于常规图像分类的网络的微调方法
2）基于细粒度特征学习的方法
3）基于目标块的检测和对齐的方法
4）基于视觉注意机制的方法

1）常规分类模型并不能很好的区分细粒度图像，常用的方法是采用迁移学习，将ImageNet的预训练过的网络权重进行微调，另外还有对loss进行改进，例如使用triplet loss
在这里插入图片描述

2）基于细粒度特征学习的方法
Bilinear CNN ，采用VGG-D和VGG-M作为基准网络，不使用bounding Box的情况下，CUB200-2011精度84.1%
<

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/2023面试高手/article/detail/311897