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ValseWebinar : Fine-Grained Image Analysis and Beyond

其他 2020-04-04 14:39:32 阅读次数: 0

20181226魏秀参：Fine-Grained Image Analysis and Beyond

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SCDA(con’t)
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深度描述子

同一channel 对不同物体的激活部位不同

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保留最大的激活部分
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pre-trained 模型
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VLAD：基于一阶
Fisher：基于二阶
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avg和max pool进行级连
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物体协同定位
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计算相关性
保留 PCA 第一维
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判断正负相关
每个深度描述子之间的关系

PCA 自带去噪

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第二维主成分

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矩阵分解
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先判断车型，再判断是否是同一辆
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不同难度
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随着数据集，提出的baseline方法
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细粒度图像，小样本学习

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meta-learning 的思想
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Schnee_y

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