【摘要】：細(xì)粒度圖像分類問(wèn)題是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的研究課題,其目標(biāo)是對(duì)子類進(jìn)行識(shí)別,如區(qū)分不同種類的鳥.由于子類別間細(xì)微的類間差異和較大的類內(nèi)差異,傳統(tǒng)的分類算法不得不依賴于大量的人工標(biāo)注信息.近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為細(xì)粒度圖像分類帶來(lái)了新的機(jī)遇.大量基于深度卷積特征算法的提出,促進(jìn)了該領(lǐng)域的快速發(fā)展.本文首先從該問(wèn)題的定義以及研究意義出發(fā),介紹了細(xì)粒度圖像分類算法的發(fā)展現(xiàn)狀.之后,從強(qiáng)監(jiān)督與弱監(jiān)督兩個(gè)角度對(duì)比分析了不同算法之間的差異,并比較了這些算法在常用數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn).最后,我們對(duì)這些算法進(jìn)行了總結(jié),并討論了該領(lǐng)域未來(lái)可能的研究方向及其面臨的挑戰(zhàn).
【作者單位】： 南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系南京大學(xué)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61422203)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2541036