细粒度图像分类研究综述

细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题, 其目标是对子类进行识别，如区分不一样种类的鸟。因为子类别间细微的类间差别和较大的类内差别, 传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息。近年来, 随着深度学习的发展, 深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇。大量基于深度卷积特征算法的提出, 促进了该领域的快速发展。html 一 概述 定义 细粒度图像分类(Fine-Graine

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