本文關(guān)鍵詞：基于外觀的復合屬性學習的細粒度識別

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【摘要】：由于語義可理解性及共享性,視覺屬性作為刻畫對象的中間特征表示在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。視覺屬性學習中,大量的人工成本用于屬性定義和標注,因此難以避免地引入了主觀偏見,屬性表示的類別判別性難以保證,尤其面臨對判別性要求較高的細粒度識別任務(wù)時更為明顯。復合屬性符合人類認知規(guī)律以及對象復雜多模分布的事實,從刻畫對象的分布入手,以較低廉的代價建立兼具一定描述能力及較好判別能力的特征表示,以應(yīng)對細粒度識別任務(wù)對判別特征和判別模型的較高要求。在細粒度識別代表性公開數(shù)據(jù)集CUB上驗證了所提方法的有效性。在細粒度識別任務(wù)中,復合屬性表現(xiàn)出比人工定義的屬性以及類別判別屬性更優(yōu)的性能。
【作者單位】： 南京師范大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 屬性學習 復合屬性 分散式表示 細粒度識別
【基金】：江蘇省自然科學基金(BK20161020)資助項目 江蘇省高校自然科學研究(15KJB520023)資助項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 引言視覺屬性作為對象的一種中間特征表示,由于具有語義可解釋性和可理解性、編碼高效性以及應(yīng)對復雜噪聲變化的穩(wěn)定描述能力,使得其在場景理解[1]、人臉驗證[2]、對象識別[3,4]和動作識別[5]等眾多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。另外,視覺屬性的跨類別刻畫能力,如刻畫顏色、形狀和紋理

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