深度学习 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition) 精细化分类，不同品种的花、鸟、狗、汽车 子类别图像分类(Sub-Category Recognition)

深度学习: 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)

细粒度图像识别是计算机视觉领域的一个具有挑战性的任务，它要求算法能够准确区分同一大类下的不同子类。例如，区分不同品种的花、鸟、狗或汽车。由于子类之间的类间差异可能非常细微，而类内差异（即同一子类内的不同实例之间的差异）可能较大，因此细粒度图像识别的难度通常比普通图像分类任务更高。

在细粒度图像识别中，许多方法都依赖于对前景对象及其局部区域的准确定位和特征提取。这是因为不同子类的差异可能主要体现在这些局部区域上。例如，在鸟类识别中，不同品种的鸟可能在头部、脚、翅膀等区域具有独特的特征。

以下是一个典型的细粒度图像识别算法流程：

• 对象定位与局部区域检测：

首先，算法需要定位图像中的前景对象（如鸟）。这通常通过目标检测或分割技术实现。

接着，算法会进一步检测这些对象的局部区域（如头、脚、翅膀等）。这可以通过关键点检测、区域提议网络（RPN）或其他相关方法完成。
特征提取：

对于定位到的前景对象及其局部区域，算法会提取特征。这些特征可以是手工设计的（如SIFT、HOG等），也可以是通过深度学习模型（如CNN）学习得到的。

在深度学习方法中，通常会使用预训练的模型（如ResNet、VGG等）作为特征提取器。

• 特征处理与分类器训练：

提取到的特征可能需要进行进一步的处理，如降维、编码或融合等，以便更好地表示图像的子类信息。

然后，使用这些处理后的特征来训练分类器（如支持向量机、随机森林或神经网络等）。

• 预测与评估：

在测试阶段，算法会对新的图像进行对象定位、局部区域检测和特征提取。
使用训练好的分类器对这些特征进行预测，得到最终的子类标签。
最后，通过评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）对算法的性能进行评估。

近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的方法开始利用深度学习模型进行端到端的细粒度图像识别。这些方法通常将对象定位、特征提取和分类器训练集成在一个模型中，通过联合优化来提高识别性能。此外，还有一些方法利用注意力机制或对抗性训练等技术来进一步提升细粒度图像识别的准确性。

• 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)，即 精细化分类，不同品种的花、鸟、狗、汽车

细粒度图像分类(Fine-Grained Categorization),
又被称作子类别图像分类(Sub-Category Recognition),
是近年来计算机视觉、模式识别等领域一个
非常热门的研究课题. 其目的是对粗粒度的大类别
进行更加细致的子类划分, 但由于子类别间细微的
类间差异和较大的类内差异, 较之普通的图像分类
任务, 细粒度图像分类难度更大.

• 目前, 绝大多数的分类算法都遵循这样的流程框架:

首先找到前景对象(鸟)及其局部区域(头、脚、翅膀等),
之后分别对这些区域提取特征. 对所得到的特征进行适当的处理之后, 用来完成分类器的训练和预测.

南大 细粒度图像分类 综述

细粒度图像识别算法研究 百度文库参考

百度开放平台 细粒度图像分类

识别后对植物/汽车详细介绍的接口为欧拉蜜-百科 自然语言理解 NLU 图灵的也可以

细粒度分类-车辆分类

见微知著&