COFGA：航拍图像中的细粒度特征分类
计算机视觉与模式识别
2018-08-29 v1
摘要
过去十年中，高分辨率图像中数千类的分类是深度学习中被广泛研究的问题之一。然而，航拍图像中物体的细粒度多类分类，尤其在低资源情况下的挑战，在文献中仍具难度且是活跃的研究领域。解决该问题可催生场景理解与分类以及从航拍图像中重新识别特定物体等多种应用。本文中，我们描述了我们的数据集——航拍图像中多类标注物体的 COFGA。我们考察了现有 SOTA 模型与改进深度神经网络的结果。最后，我们详细说明了为解决该任务而发布的首次竞赛。
引用
@article{arxiv.1808.09001,
title = {COFGA: Classification Of Fine-Grained Features In Aerial Images},
author = {Eran Dahan and Tzvi Diskin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09001},
year = {2018}
}