挖掘用于细粒度分类的判别性图像块三元组
计算机视觉与模式识别
2016-05-05 v1
摘要
细粒度分类涉及基于高度局部化区域中的细微差异来区分相似的子类别；因此，判别性区域的准确定位仍然是一个主要挑战。我们描述了一个基于图像块的框架来解决这个问题。我们引入了具有几何约束的图像块三元组以提高图像块定位的准确性，并自动挖掘用于分类的判别性几何约束三元组。所得方法仅需物体边界框。在四个公开的细粒度数据集上证明了其有效性，在这些数据集上，其分类性能优于或达到了最先进水平。
引用
@article{arxiv.1605.01130,
title = {Mining Discriminative Triplets of Patches for Fine-Grained Classification},
author = {Yaming Wang and Jonghyun Choi and Vlad I. Morariu and Larry S. Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.01130},
year = {2016}
}