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J-GLOBAL ID：202202259533356581   整理番号：22A0396914

細粒度画像分類のためのクロスパート学習【JST・京大機械翻訳】

Cross-Part Learning for Fine-Grained Image Classification

著者 (5件)： Liu Man (Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology and Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhang Chunjie (Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology and Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Bai Huihui (Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology and Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhang Riquan (Key Laboratory of Advanced Theory and Application in Statistics and Data Science (East China Normal University), Ministry of Education, School of Statistics, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Zhao Yao (Beijing Key Laboratory of Advanced Information Science and Network Technology and Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 748-758  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近の技法は,微細粒視覚分類(FGVC)のための精巧だが特徴的な特徴のマイニングに依存する顕著な改善を達成した。事前研究は,異なる部分から抽出した識別特徴を直接組み合わせるが,異なる部分間の潜在的相互作用とカテゴリー予測へのそれらの能力を考慮するべきであると主張し,サブカテゴリの決定に寄与する重要な部分を可能にする。この目的のために,著者らは,マルチ領域特徴間の交差学習を探索するために,弱い教師つき方法で,交差Part畳込みニューラルネットワーク(CP-CNN)を提示した。特に,コンテキスト変圧器を実装し,ナビゲータのガイダンスの下で,異なる部分にわたる関節特徴学習を奨励した。最も高い信頼度を有する部分は,補完的な情報が保持される間,より低い信頼度で他者に区別する特性を供給するためのナビゲータと見なされる。弁別的だが微妙な部分を正確に位置決めするために,部分提案発生器(PPG)を特徴強化ブロックで設計し,それによって,視点多様性に起因する複雑なスケール変動を効果的に軽減することができた。3つのベンチマークデータセットに関する広範な実験は,著者らの提案方法が既存の最先端の方法よりも一貫して優れていることを示した。Copyright 2022 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 ,  相互作用 ,  変圧器 ,  *学習 ,  信頼度 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *画像分類 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 細粒度 ,  画像分類 ,  学習