北邮提出PCA-Net：用于细粒度视觉分类的渐进式协同注意 ...

爱吃羊排的兔子

表现SOTA！性能优于API-Net、CIN和MAMC等网络。
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Progressive Co-Attention Network for Fine-grained Visual Classification

作者单位：北京邮电大学(马占宇团队)
论文：https://arxiv.org/abs/2101.08527

细粒度的视觉分类旨在识别属于同一类别中多个子类别的图像。由于高度混淆的类别之间存在固有的细微差异，因此这是一项具有挑战性的任务。大多数现有方法仅将单个图像作为输入，这可能会限制模型识别来自不同图像的对比线索的能力。


在本文中，我们提出了一种有效的方法，称为渐进式共同注意力网络（PCA-Net），以解决此问题。


具体来说，我们通过在相同类别的图像中交互特征通道以捕获共同的判别特征来计算通道方向的相似性。考虑到互补信息对于识别也至关重要，因此，我们消除了通道交互增强的突出区域，以迫使网络将精力集中在其他判别区域。可以以端到端的方式训练提出的模型，并且仅需要图像级标签监督。


主要贡献：


实验结果

它在三个细粒度的视觉分类基准数据集上取得了竞争性结果：CUB-200-2011，斯坦福汽车和FGVC飞机。




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