GiantPandaCV导语 工作之余参加了一下关于细粒度分类方面的比赛，就个人而言是第一次完整的参加比较大型比赛，虽结果不完美，但收货良多，故复盘总结。...一、背景 细粒度识别任务不同于普通的图像识别任务，类间差异更小，比如，想要识别狗和袋鼠这个属于普通的识别问题，如果要识别哈士奇和阿拉斯加，这个就是细粒度的范畴，所以对于模型的要求更高，难度更大。...细粒度与粗粒度gap 本次比赛，是由南京理工大学、英国爱丁堡大学、南京大学、阿德莱德大学、日本早稻田大学等研究机构主办，极市平台提供技术支持的国际性赛事，数据集总共包含了55w训练数据(120G)，10w...数据分布 三、baseline 1. cub-baseline 为了先获取一些细粒度对应的baseline，先在cub-200-2011数据集上训练了几个模型(毕竟我没卡TT): 对齐了resnet50...下好了inature的数据集和butterfly的一个18w的数据集，准备想做无监督的训练，来获取一个细粒度的pretrain的feature，没卡跑。
今天跟大家来说说全卷积网络，主要涉及的领域是细粒度识别！...细粒度的识别（Fine-grained Recognition）的挑战性主要来自于类内差异（Inter-class Differences）在细粒度类别中通常是局部的、细微的；类间差异（Intra-class...例如：对于食物的识别来别，是非常难以设计part的。...这个框架模拟人类视觉系统的识别过程，通过学习一个任务驱动的策略，经过一系列的 glimpse 来定位物体的part。每一个 glimpse 对应一个物体的part。...---- Inference 接下来说说如何利用 attention localization network 在inference的过程中进行识别。
Introduction 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)，即 精细化分类 。 ?...精细化分类 识别出物体的大类别（比如：计算机、手机、水杯等）较易，但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称，则难度极大。 最大的挑战在于，同一大类别下 不同 子类别 间的 视觉差异 极小。
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。...首先，作者提出了全局-局部交叉注意（GLCA）来增强全局图像和局部高响应区域之间的交互，这有助于加强识别的空间判别线索。其次，作者还提出成对交叉注意（PWCA）来建立图像对之间的交互。...作者观察到 DCAL 可以减少误导性注意力并分散注意力反应以发现更多互补部分以进行识别。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。
解决方案 一般细粒度识别可以分为两种，即基于强监督信息的方法和仅使用弱监督信息的方法。...基于强监督的细粒度识别通常需要使用边界框和局部标注信息，例如 2014 年提出的 Part-based R-CNN 利用自底向上的候选区域（region proposals）计算深度卷积特征而实现细粒度识别...因此我们可能会比较好奇为什么不在竞赛中使用前沿和优秀的细粒度识别模型呢？...其次，除了细粒度分析，SKU 级别的商品识别通常需要识别大量的商品种类，比如超过 10 万类，而常见的 ImageNet 物体识别通常只有 1,000 类。...这是商品识别的另一个挑战，而常用的单层 softmax 分类模型很难解决。 这就需要引进多层级联的细粒度分类算法，从而加大细粒度识别的难度。
机器之心专栏 机器之心编辑部 细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库...，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。...什么是 Hawkeye 库 Hawkeye 是一个基于 PyTorch 的细粒度图像识别深度学习工具库，专为相关领域研究人员和工程师设计。...目前，Hawkeye 包含多种代表性范式的细粒度识别方法，包括 “基于深度滤波器”、“基于注意力机制”、“基于高阶特征交互”、“基于特殊损失函数”、“基于网络数据” 以及其他方法。...对于刚接触细粒度图像识别领域的相关人员而言，Hawkeye 较易上手，便于其理解细粒度图像识别的主要流程和代表性方法，同时也方便在本工具库上快速实现自己的算法。
对比语言-图像预训练（CLIP）在短期行人重识别（ReID）中表现出了令人印象深刻的性能，这是因为它能够提取行人的高级语义特征，然而直接将其应用于换衣行人重识别（CC-ReID）面临挑战，因为CLIP的图像编码器过于专注于衣物线索...具体来说，IFP旨在从原始图像中提取与衣物无关的细粒度语义特征，由衣物无关的文本提示引导。...Introduction 行人重识别（ReID）旨在准确识别和检索在不同摄像机下具有相同身份的行人。这项技术在智能监控和智能安全（Zhu等人，2017）等领域具有巨大的应用前景。...如图1所示，与文本描述相比，独热标签包含的信息相对较少，限制了图像编码器学习细粒度语义特征的能力。...Conclusion 在本文中，作者提出了一种名为CCAF的新框架，旨在利用CLIP的知识来学习与衣物无关的细粒度语义特征，从而增强跨摄像头行人重识别（CC-ReID）。
在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。...五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。 细粒度识别的概念其实非常简单，即模型需要识别非常精细的子类别。...从这一观点出发，细粒度识别基本上就是同时使用全局信息和局部信息的分类任务。对于花的细粒度识别来说，全局信息就是用户拍摄的整张图像，而局部信息则是图像中的花或花的重要部位。...细粒度识别 如上所述，细粒度识别可分为强监督和弱监督两种。最开始优秀的模型一般都是基于强监督的，它们在测试集上有更好的性能。...陈凯表示：「在技术上，百度的细粒度识别能做到在线学习以根据用户反馈实时更新参数，但在产品价值观上，细粒度识别并不会使用用户数据在线调整模型。」
细粒度语义分割的三种方法： 图像抠图 显着目标检测 (SOD) 软分割 图像抠图 图像抠图可以理解为绿屏抠像的广义版本，用于在无约束设置中精确估计前景不透明度。
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。...如果能够借助于计算机视觉的技术, 实现低成本的细粒度图像识别, 那么无论对于学术界, 还是工业界而言, 都有着非常重要的意义。...； 基于定位-识别的方法：先找到有区分度的局部，然后进行特征提取和分类，该方法又可分为强监督和弱监督两种； 基于网络集成的方法：使用多个DCNN对细粒度识别中的相似特征进行判别； 卷积特征的高阶编码方法...与人类的方式类似，基于定位-识别的方法将细粒度图像识别分为两个部分：区别性区域定位和区域中的细粒度特征学习。
，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。...本文将分别围绕“细粒度图像分类”和“细粒度图像检索”两大经典图像问题来展开，从而使读者对细粒度图像分析领域有全面的理解。...这便是“基于弱监督信息的细粒度分类模型”。细粒度分类模型思路同强监督分类模型类似，也需要借助全局和局部信息来做细粒度级别的分类。...可以说，细粒度图像检索是图像检索领域和细粒度图像分析领域的一项具有新鲜生命力的研究课题。 ? 图13 细粒度图像检索 L. Xie、J....这便催生了细粒度图像分析任务的不同设定，如基于网络数据的细粒度图像分类、基于wiki知识获取的细粒度图像分类等。 同时，更加广义的“细粒度图像分析”研究也越来越多。
为 Pod 或容器配置安全上下文，了解 supplementalGroupsPolicy 的更多详细信息 KEP-3619：细粒度 SupplementalGroups 控制 如何参与？
在Istio中，DestinationRule用于定义服务的访问策略和负载均衡策略。它可以帮助开发人员更好地控制服务之间的流量，并提高应用程序的可用性和性能。
---- 作者：arnika 编译：ronghuaiyang 导读 细粒度图像分类的一些问题和挑战。 自从2012年的ILSVRC竞赛Alexnet赢得冠军以来，计算机视觉已经非常出色了。...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。...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...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。
今天我们将的就是目标检测，说到目标检测，很多人都会想到许多经典的框架，说明你们都很厉害，对该领域都有深入的了解，今天主要聊聊细粒度的事！ 首先我们来看两幅简单的图片组： ? 图1 黑脚信天翁 ?...由此，引出了细粒度类别检测。平时，我们在做目标检测的过程中，也可以通过引入该思想，让我们对目标只提取高判别性的特征，提高目标特征的表达，提升检测结果的精度。...2、深度表达用于细粒度 [Donahue et.al. ICML 2014] DPM detec7ons + DeCAF feature ? [Zhang et.al....细粒度类别犹如下面的过程： ? 4、对比 DPM模型： ?
假设我们有一个名为“myapp”的服务，它有两个版本：v1和v2。我们想要将流量分配到不同的版本，而不是使用默认的Round Robin负载均衡策略。我们还希望...
最近在调研细粒度情感分析的论文，主要对一些深度学习方法进行调研，看论文的同时记录下自己的一些想法。 首先，何为细粒度的情感分析？如下图，淘宝APP上某商品的买家评论。...从find-grained（细粒度）评价角度来说，买家对商品的“材质”这一aspect的评价为Positive，对“拉链”这一aspect评价为Negative，但aspect和对应的情感是隐式地体现在评价中...，需要我们利用模型抽取出来 上面提到的细粒度情感分析，英文全称叫「Aspect Based Sentiment Analysis，简称ABSA」。...对细粒度的aspect进行分析，一方面，有助买的人从自己看重的特征方面决定是否购买；另一方面，让厂家能对自身的产品有更全面的认知，从而进行针对性的改进。
Fine-grained Activity Recognition in Baseball Videos（在棒球视频中细粒度的行人识别） ---- ---- 作者：AJ Piergiovanni,Michael...Learning Representative Temporal Features for Action Recognition（学习具有代表性的动作识别的时序特征） ---- ---- 作者：Ali
在Kudu中使用Ranger进行细粒度的授权是这项工作的最新步骤，并且在不久的将来还会有更多事情要做，因此请留意未来的帖子，我们将在其中分享有关下一步工作的更多信息。
expression manipulation）任务指的是利用可输入的条件（condition）与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型，生成的图像具有符合给定表情条件的特征，该模型可以实现对输入的人脸图像的表情进行细粒度的操纵...事实上，刻画人脸表情的方式还有更细粒度的一种——Action Units（简称AUs）。我们的工作就是基于AU的表情细粒度编辑，下面介绍我们的工作。 ?...实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练，基于相对的AU与高质量表情编辑网络，我们可以实现表情的连续编辑、人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ?...细粒度的表情编辑，使用相对AU训练的网络，我们可以让模型针对更局部的表达进行表情修改，如单个AU的编辑，同时我们还可以实现多个AU的同时编辑。 ?...IS为感知分数，其值越大，表示生成图像的质量越高；ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离，反映了身份信息的差异，其值越小越好；ED为表情距离，度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2
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