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扩展模件接线端子 KJ3204X1-BA1 12P3275X022
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细粒度分类识别的对象是类别相似度很高的物种。以鸟分类为例,不同的类别不仅在形态上具有的相似,在生物分类学上的关系也非常密切,往往有着相同的目、科。目前多数分类方法使用的监督信息是一个个立的类别标签,这种形式的类别标签不能表达不同类别在生物分类学上的相关性。相反,本文考虑这种相关性,并想使用这一信息来改善细粒度分类性能。为此,本文创新性地提出了一种新的粗标签表示,和相应的代价函数。粗标签表示的思想来自多标签学习中的类别表示,这种粗标签表示可以很好地表达不同类别在生物分类学上的结构信息,且粗标签仅仅从类别名称的后缀名称中获得,或者像CIFAR-100数据集预先给出。我们提出一种新的代价函数,进而可以充分利用这种粗标签监督信息改善细粒度分类。我们的方法可以推广到任何微调任务;它不会增加原始模型的大小,也不会增加额外的训练时间。我们进行了大量的实验,表明使用粗标签约束可以改进分类准确率。
关键词:图像识别;细粒度分类;粗标签约束;
1.引言
细粒度分类旨在区分非常相似的类别,例如鸟[1,2]、狗[3]和花[4]。这些任务与传统的图像分类[5]不同,因为它们需要级知识才能找到类别之间的细微差别。细粒度分类在许多领域具有广泛的应用,如:以图搜图、图像生成和机器教学[6]。
大部分已有的细粒度分类所使用的监督信息包括类别标签,预先给定的候选框。我们发现所有的方法都使用一个个立的类别标签作为监督信息,而细粒度分类的类别在生物分类学上存在很强的相关性,现有的类别标签无法表达这种生物分类学上的相关性。
目前流行的生物分类学方法,是有层次、有结构的。我们以鸟分类为例,鸟类下面有目、科、属、种。在细粒度分类中,我们通常是识别“种”,而不是所对应的“科”和“属”。这带给我两个思考:,能否利用生物分类学的结构信息来促进细粒度分类;第二、如何实现。
本文从非常基本的层面回答了上述两个问题。我们提出了一种新的粗标签表示;和相应的代价函数来利用这种粗标签监督信息。我们把常用的类别标签称之为细标签,以表示一个个立类别;而粗标签则是多个立类别的共同标签。粗标签表示的思路来源于多标签学习[7,8],这种粗标签可以表示类别之间的结构关系,包括粗标签和细标签之间的父子关系,属于相同粗标签的不同细标签之间的兄弟关系。代价函数利用这一粗标签监督信息,将细标签分类的错误约束在更小的区间,进而改善分类准确率。通过我们新的粗标签表示和代价函数,我们可以在现有网络基础上实现1-7个百分点的分类性能提升。这种方法不会改变原始模型的大小,也不会增加额外的训练时间。
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