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J-GLOBAL ID：202102224202402659   整理番号：21A0067035

細粒度視覚分類のための特徴比較ベースチャネル注意【JST・京大機械翻訳】

Feature Comparison Based Channel Attention For Fine-Grained Visual Classification

著者 (3件)： Jia Shukun (CRISE, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences) ,  Bai Yan (CRISE, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Jing (CRISE, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 1776-1780  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微細粒視覚分類(FGVC)は,多くの試料が大きなクラス内変動と小さなクラス間変動を持つので,困難なままである。しかし,1つのカテゴリーに属するサンプルは,いくつかの識別的視覚パターンにおいて本質的に同一である。直感的に,これらの弁別的視覚パターンと画像レベルラベル間の関係を補強するモデルを望む。本論文では,この直感を達成するために,特徴比較ベースチャネル注意(FCCA)を提案した。FCCAにおいて,特徴比較機構を設計して,識別的視覚パターンを認識する。重み割当方式は,弁別的視覚パターンに関連する特徴チャネルがより大きな重みを有することを保証した。2つの公開FGVCデータセットで最先端の性能を達成した。大規模な実験は,さらに著者らの方法の有効性を証明した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  有効性 ,  チャネル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 細粒度 ,  視覚 ,  分類 ,  チャネル ,  注意