细粒度分类中双线性卷积

细粒度分类中双线性卷积 摘要 本文使用了两个CNN提取特征的池化输出来代表图像，并且在一定规则下定位特征交互。但是在工作中发现，双CNN提取的特征有些冗余，可以在精度不下降的前提下减少某些特征，双CNN在其他的分类任务中也是有效的，比如纹理和场景识别。 现存的深度纹理表达有一些缺点，本文的关键方式是纹理表达可以可以写成两种适用网络设计特征的池化输出，网络的结构主要是两个CNN网络提取特征并连接一个

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