Hawkeye：基于PyTorch的细粒度图像识别深度学习库
计算机视觉与模式识别
2023-11-27 v2
摘要
细粒度图像识别（FGIR）是计算机视觉与多媒体中一项基础且具有挑战性的任务，在知识经济与工业互联网应用中发挥着关键作用。然而，缺乏涵盖 FGIR 中多种范式统一的开源软件库，对该领域的研究人员与从业者构成了重大挑战。为弥补这一空白，我们提出 Hawkeye，一个基于 PyTorch 的深度学习 FGIR 库。Hawkeye 采用模块化架构设计，强调高质量代码与可读配置，为 FGIR 任务提供全面解决方案。在 Hawkeye 中，我们实现了 16 种最先进的细粒度方法，涵盖 6 种不同范式，使用户能够探索多种 FGIR 途径。据我们所知，Hawkeye 是首个专用于 FGIR 的基于 PyTorch 的开源库。它已在 https://github.com/Hawkeye-FineGrained/Hawkeye/ 公开提供，为研究人员与从业者提供了推进其 FGIR 研究与开发的强大工具。
引用
@article{arxiv.2310.09600,
title = {Hawkeye: A PyTorch-based Library for Fine-Grained Image Recognition with Deep Learning},
author = {Jiabei He and Yang Shen and Xiu-Shen Wei and Ye Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09600},
year = {2023}
}
备注
ACM Multimedia 2023 Open Source Software Competition Winner Entry. X.-S. Wei is the corresponding author