目录 一、概述 资源 什么是细粒度图像分类 意义 细粒度图像分类的挑战 细粒度分类常用方法 二、基于定位-识别的方法 2.1 强监督 2.1.1 Part-based R-CNN 2.1.2Pose Normalized...细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小，细粒度图像分类非常困难，在某些类别上甚至专家都难以区分。...本文综述了目前常见的三类基于深度学习的细粒度图像分类方法。 基于定位-分类的方法借鉴了人类进行细粒度分类的过程，研究相对充分，是最主流的方法。...网络集成方法采用了分而治之的思想，主要方法是将细粒度数据集划分为几个相似的子集分别进行分类，或直接使用多个神经网络来提高细粒度分类的性能。
这个博客是为了理解细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题，下面的文章将对此进行详细描述。...第一部分：初始尝试和误差 细粒度视觉分类 我们知道，视觉分类任务指创建一个模型来捕获从输入图像到相应输出类的关系。然而，FGVC的任务和普通的分类不太一样，因为类内差异比类间差异更多。...如本文所述，以下链接的数据集有三个层次进行分类，即manufacturer、family和variant 层次。细粒度分类是variant级别的。...Scrutinizer agent 从Navigator中对提出的区域进行审查并进行细粒度分类：将每个提出的区域扩大到相同大小，agent从中提取特征，将区域特征与整幅图像的特征联合处理，进行细粒度分类...RAW LOSS：这是针对RESNET网络参数的图像分类的分类交叉熵损失。我们对原始图像的特征进行raw loss，然后将其与我们的建议区域图像的特征结合进行细粒度分类。这里的输出是图像的标签。
欢迎大家来到《图像分类》专栏，今天讲述基于pytorch的细粒度图像分类实战！...为了改善经典CNN网络在细粒度图像分类中的表现，同时不借助其他标注信息，人们提出了双线性网络（Bilinear CNN）这一非常具有创意的结构，并在细粒度图像分类中取得了相当可观的进步。...本次实战选择的数据集为CUB-200数据集，该数据集是细粒度图像分类领域最经典，也是最常用的一个数据集。...项目代码：发送“细粒度分类”到有三AI公众号后台可获取。...总结 以上就是整个细粒度图像分类实战的过程，本次实战并没有进行精细的调参工作，因此双线性网络的性能与原文中具有一定的差异，同时也期待大家去发掘更有效、更精准的细粒度分类网络哦！
作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助，就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛，比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow...GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类...Keras实现 去掉Xception最后用于imagenet分类的全连接层,获取图像深度特征 输入两张图片,可能属于相同类也可能属于不同类 根据特征和标签进行多分类训练 同时以两图是否属于同一类作为二分类标签训练...冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型....: 0.2502 Xception,多分类模型: 0.2235 Xception, 混合模型: 0.211 Xception, 混合模型,最后去掉数据增广再训练: 0.2045 如果发现代码里有bug
目录 一、概述 资源 什么是细粒度图像分类 意义 细粒度图像分类的挑战 细粒度分类常用方法 二、基于定位-识别的方法 2.1 强监督 2.1.1 Part-based R-CNN...细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小，细粒度图像分类非常困难，在某些类别上甚至专家都难以区分。...本文综述了目前常见的三类基于深度学习的细粒度图像分类方法。 基于定位-分类的方法借鉴了人类进行细粒度分类的过程，研究相对充分，是最主流的方法。...网络集成方法采用了分而治之的思想，主要方法是将细粒度数据集划分为几个相似的子集分别进行分类，或直接使用多个神经网络来提高细粒度分类的性能。
大体分类 细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。...有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类精度，除了图像的类别标签外，还使用了物体标注框（bounding box）和部位标注点（part annotation）...基于弱监督信息的细粒度图像分类模型，基于强监督信息的分类模型虽然取得了较满意的分类精度，但由于标注信息的获取代价十分昂贵，在一定程度上也局限了这类算法的实际应用。...因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的part annotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。...了解了大体的做法，我将从一些paper入手，讲解目前细粒度图像分析的具体实现。
欢迎大家来自《图像分类》专栏，今天讲述细粒度图像分类问题，这是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，本文介绍了细粒度图像分类算法的发展现状、相关数据集和竞赛，供大家参考学习。...通过准确度排行列表我们可以看到，想要实现真正的应用，细粒度图像分类还有很长的一段路要走。...4 数据集 相对于粗粒度图像分类任务的数据集，细粒度图像数据获取难度要更大一些，其搭建往往需要更加专业的相关知识。近年来，越来越多的细粒度数据集出现，这也侧面反应了这一领域的发展势头和实际需求。...除了FGVC以外，Kaggle也举办了许多以家具、动物为主题的细粒度图像分类竞赛。...6 总结 作为计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，细粒度图像分类的发展远远没有达到粗粒度图像分类的精度，在深度学习日渐繁荣的今天，如何更有效地解决这一问题，也是图像分类领域的一大突破重点。
图像分类是计算机视觉中最基础的技术，细粒度分类是图像分类任务中比较复杂的问题，是解决现实生活中很多图像分类任务必须掌握的方法，本次我们来简单给大家推荐一些工作。...作者&编辑 | 言有三 1 基于定位的模型 最早期的细粒度分类方法是以Part-based R-CNN为代表的强监督模型，它们的核心思想就是基于细粒度分类需要对局部的细节进行识别，因为先对这些语义区域进行定位...Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 4438-4446. 4 优化目标设计 细粒度分类任务与人脸识别算法都属于非常精细的分类任务...，在人脸识别领域，针对softmax等优化目标的改进是一个非常重要的研究方向，可以提升模型的精度和泛化能力，这在细粒度分类领域也有相关研究。...总结 本次我们介绍了细粒度图像分类的一些典型研究，从事相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解，细粒度图像分类是掌握图像分类任务的必经之路。
其中“后厂村静静”团队-由毕业于北京大学的程惠阁（现已入职美团点评）单人组队，勇夺“细粒度用户评论情感分类”赛道的冠军。...背景 在2018全球AI挑战赛中，美团点评主要负责了其中两个颇具挑战的主赛道赛题：细粒度用户评论情感分析和无人驾驶视觉感知。...其中NLP中心负责的细粒度用户评论情感分析赛道，最受欢迎，参赛队伍报名数量最多，约占整个报名团队的五分之一。...细粒度用户评论情感分析赛道提供了6大类、20个细分类的中文情感评论数据，标注规模难度之大，在NLP语料特别是文本分类相关语料中都属于相当罕见，这份数据有着极其重要的科研学术以及工业应用价值（目前在大众点评...Q：为什么会选择参加细粒度用户评论情感分类这个赛道？ 程惠阁：因为我之前参加过类似的比赛，并且做过文本分类相关的工作，对这个赛道的赛题也比较感兴趣。 Q：本次比赛最有成就感的事情是什么？
二、方法 论文提出的方法能简单地接到所有分类网络中，结构如图2所示。...1、Diversification Block 考虑如图2中个类别的多标签分类任务，为训练图片，是对应的GT，diversification block的输入是类别特定(category-specific...Peak suppression 首先对特征图的峰值进行随机抑制，因为这是对分类器最显著的部分，是的峰值mask，'*'是element-wise的相乘，而是服从伯努利分布的随机值，即有的概率为1。...1）Loss Function 论文认为，目前使用最广的交叉熵损失函数平均地考虑了所有的负类别，而在细粒度分类中，模型更应该关注相似的负类别，因此提出gradient-boosting cross entropy
本文也使用该方法对物联网恶意软件家族的细粒度分类进行了一些探索。...本文将关注点放在物联网领域，从恶意软件产生的流量出发，针对物联网恶意软件家族进行细粒度分类研究。...二、网络流量分类技术 近年来，出现了许多网络流量分类的方法，按照使用技术的不同，一般的网络流量分类方法包括以下四类： （1）基于端口识别的分类方法。...这种方法最简单，但是一些随机端口策略或者网络地址转换技术对网络流量的分类提出了额外的挑战，同时降低了分类的准确性。因此基于端口识别的方法现在经常作为网络流量分类的辅助方法。...四、小结 本文首先介绍了一般网络流量分类的几种方法和它们的优缺点，然后从物联网恶意软件产生的流量出发，使用卷积神经网络对物联网恶意软件家族进行了分类，实验结果证明在大多数家族上都表现出较好的性能，进而验证了深度学习用于物联网恶意软件家族细粒度分类的可行性
block，掩盖显著的特征，从而迫使网络去寻找外观相似的类别的不易察觉的不同点 论文提出的方法能够加速模型的收敛以及提高识别的效果 Method *** [1240] 论文提出的方法能简单地接到所有分类网络中...用于迫使网络去获取更多不易察觉的特征，而非专注于明显特征 gradient boosting loss，使模型在训练时专注于容易混淆的类别 Diversification Block 考虑如图2中$C$个类别的多标签分类任务...H\times W}$是二值抑制mask对应特征图$M_c$，1表示抑制，0表示不抑制 Peak suppression [1240] [1240] 首先对特征图的峰值进行随机抑制，因为这是对分类器最显著的部分...用于发现更多不易察觉的细微特征，而gradient-boosting loss则是避免容易混淆的类别的误分 Loss Function [1240] 论文认为，目前使用最广的交叉熵损失函数平均地考虑了所有的负类别，而在细粒度分类中
论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化。...论文的主要贡献如下： 提出在细粒度图像识别领域的扩展模块CAP，能够简单地应用到各种卷积网络中，带来可观的细粒度分类性能提升。...将提出的算法在8个细粒度数据集上进行测试，获得SOTA结果。 分析不同的基础网络，扩大CAP模块的应用范围。...;\theta_c)$ 分类模块$\mathcal{F}(....Conclusion 论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现目标的细微特征变化。
对应每一个通道有多大概率属于该部件，初始标签为第 步聚类结果 第 步：得到 个 维向量，对特征图进行加权求和，得到 个部件的注意力 第 步：将虚拟部件对应区域特征进行池化得到特征向量，进行分类...print(data) data_list.append(data) # 依次添加，不清空 class_label += 1 # 打乱txt文件中的数据，保证下面分类进行测试集与训练集每个标签都有涉及
在这项工作中，作者探索了如何扩展 selfattention 模块以更好地学习用于识别细粒度对象的细微特征嵌入，例如不同的鸟类或人的身份。...本文对细粒度的视觉分类和对象重新识别进行了广泛的评估。
| 言有三 1 Attention模型 Attention机制已经被证明在很多的任务中都能提升其性能，我们在《AI不惑境》中已经专门总结了这个问题，今天给大家介绍一下来自于ElementAI的一个用于细粒度图像分类的复杂多尺度...下表展示了在各大细粒度分类数据集上的结果，在不实用预训练和高清输入时，若干数据集上取得了最好的效果。 ? [1] Lopez P R, Dorta D V, Preixens G C, et al.
本文来自社区投稿，作者：ABCDEFG，ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛——网络监督的细粒度识别赛道冠军队伍。...比赛成绩截图 在比赛过程中，我们使用了一些对细粒度分类十分有效的解决方案。...本赛事涉及的细粒度图像分析是计算机视觉和模式识别中的热门研究课题，其目标是对细粒度级别图像中的物体子类（如不同种类的“狗”：“哈士奇”、“阿拉斯加”、“萨摩耶”）进行定位、识别及检索等视觉分析任务的研究...然而因细粒度级别子类别间较小的类间差异和较大的类内差异，使其区别于传统图像分析问题成为更具挑战的任务。...训练技巧 在分类微调（fine-tuning）的过程中我们使用了以下几种策略： 模型集成 我们最终使用了 17 个模型进行集成，其中包含 10 个 ViT-L 模型和 7 个 Swin-v2 模型，集成的权重根据模型在
FGVC6 Workshop 共有十个挑战赛，每个都代表了细粒度视觉分类在某个细分领域的挑战。 ?...细粒度图像分类在于基本的分类识别（对象识别）和个体识别（人脸识别，生物识别）之间的连续性。相似的类别之间的视觉区别通常非常小，因此很难用当今的通用识别算法来解决。...题目特点以及常用方法 细粒度图像分类 (Fine-grained imagecategorization), 又被称作子类别图像分类 (Sub-category recognition)。...其目的是对属于同一基础类别的图像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以及较大的类内差异, 更传统的图像分类任务相比, 细粒度图像分类难度明显要大很多。...细粒度图像分类的常用方法可以分为两种，分别是基于强监督信息的方法和仅使用弱监督信息的方法。
训练这种分类算法所需的大规模细粒度数据量限制了其应用范围（例如对于稀有鸟类，可收集的训练样本较少），而人类却能够在缺乏监督的条件下学习新的细粒度概念。...为了模仿人的这种能力，本论文在少样本的设置下研究细粒度图像识别问题，也就是说，本论文的研究目标是从数量极少的训练样本中学习新型细粒度类别的分类器（样本（sample）又叫范例（exemplar），数量通常为...图 1：少样本的细粒度图像识别（FSFG）任务图示。任务目标是从少数范例中学习得到细粒度类别分类器（本示例中是从少量范例中学习得到鸟类品种分类器）。...如何基于少量训练样本学习得到细粒度类别分类器是个难题，因为我们对学得分类器的期望是：能够捕获类别之间的细微差别，并且可泛化至有限监督之外。...我们试图通过研究少样本条件下的细粒度图像识别问题（FSFG）来缩小人类与深度学习系统之间的上述差距。FSFG 要求学习系统利用少量样本（只有一个样本或者样本数小于 5）为新的细粒度类别构建分类器。
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