Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition 论文阅读

最新推荐文章于 2023-06-24 14:38:36 发布
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该博客围绕《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》展开阅读。聚焦细粒度图像识别领域，涉及多注意力卷积神经网络相关内容，在信息技术领域有一定研究价值。

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震

细粒度分类：MA-CNN论文笔记——Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for FGVC
qq_50001789的博客
06-23 761
论文题目：《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》 本文作者提出了一种用于细粒度识别的多重注意力卷积神经网络，同时提出了距离损失和多样性损失来优化不同分支的注意力，使得生成的局部注意力图具有紧密度高、多样性强的特点，并且利用交替优化策略实现判别区域的定位和细粒度特征的表示相互促进学习。
论文笔记（1）：Look Closer to See Better:Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained
呆呆象呆呆的博客
12-19 3887
Look Closer to See Better:Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Recognition 2017CVPR 微软亚洲研究院梅涛研究员等人 Ora 背景 在图像识别领域，通常都会遇到给图片中的鸟类进行分类，包括种类的识别，属性的识别等内容。为了区分不同的鸟，除了从整体来对图片把握之外，更加关注的是一个局部的信息，也就是鸟的样子，包括头部，身体，脚，颜色等内容。至于周边信息，例
Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition-论文笔记
雪碧橙子
04-30 954
细粒度识别很依赖于标识区域的定位和特征提取。现有的方法都忽略了这样一个问题：特征提取和定位这两个过程是相关的。所以我们提出了一个新的方法：mutil-attention CNN(MA-CNN)，这个方法中位置信息和特征学习可以相互强化。MA-CNN是由卷积、channel group和part classification三个子网络组成。channel grouping的输入是来自卷积提取的fea...
细粒度图像识别论文：Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition
人生当苦无妨
01-07 5495
论文： Heliang Zheng, Jianlong Fu, Mei Tao, and Jiebo Luo. Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition. In IEEE International Conference on Computer Vision, ...
Multi-Attention Convolutional Network笔记
tanglinjie的优快云博客
05-30 2205
此篇文章记录2017年的ICCV一篇关于图像领域的注意力模型（《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》） Approach 整个结构由三部分组成，分别是特征提取的卷积层、channel grouping层和part classifier 组成。 提出了两个...
Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization
qq_36601957的博客
09-06 261
code:https://isrc.iscas.ac.cn/gitlab/research/acnet paper: 引言 细粒度视觉分类（FGVC）旨在区分从属对象类别，例如不同种类的鸟类[42,52]和花卉[1]。由于变形、遮挡和光照引起的高组内和低组间视觉差异，使得FGVC成为一项极具挑战性的任务。 CNN在图像分类取得了好的效果，但很难描述子类之间的区别。 本文设计了一种树结构的注意力神经网络，能够由粗到细层次特征学习，不同的分支注意不同的局部位置，实验表明这种树结构神经网络的良好性能...
17-ICCV-Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
weixin_44742887的博客
04-07 554
MA-CNN多注意力 part generation和feature learning相互强化【和RA-CNN类似】 首先固定卷积层W，通过Lcng优化F。 其次固定F，通过Lcls调整W。 【复现代码loss也是和MMAL代码一样直接求和再反向传播的，关键通过detach控制】 论文中写的还是裁剪原图得到part图片重新又用part-CNN学习了P。 Mask峰值点Mi的原图对应点为中心，裁剪96x96区域放大（224*224）->PN 1定位：聚类响应区域相近的通道。
Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
Hi_Bitch的博客
06-28 1323
《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》是微软亚洲研究院在ICCV2017年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Net...
MACNN-Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
ellin_young的博客
07-08 9433
《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》是微软亚洲研究院17年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network fo...
Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition论文解读
WangKingJ的博客
03-05 995
简介 这篇论文是2018 ECCV的一篇论文，提出了一种半监督的细粒度图像识别的网络。 细粒度图像识别(Fine-Grained Image Recognition) 对于细粒度图像识别，简单的解释就是对于同一个大的类别中，不同子类之间的识别。以狗来进行举例就是，狗是大类，它包含很多的品种，每个品种就可以看做是一个子类。 由于受到多种干扰因素的影响，包括物体姿态、视角、光照、遮挡等，通常会使子类之...
注意力神经网络（Attention Neural Networks） lecture13_attention_neural_networks.zip
11-10
图神经网络与注意力网络的联系在于，图神经网络需要预先给定数据之间的关联信息，注意力预先不知道数据之间的关联，而是尝试去发现它。当每个数据点之间两两有边（关系）时，图神经网络与注意力网络是一致的。
RACNN（循环自注意力分类）
10-28
循环自注意力，细粒度分类，Recurrent Attention Convolutional Neural Network（RA-CNN）是CVPR2017的Oral文章，针对细粒度（fine-grained）的分类
细粒度分类：ACNet论文笔记——Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization
qq_50001789的博客
06-24 451
论文题目《Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization》 本文提出了用于细粒度分类的注意力卷积二元神经树(ACNet)，具体的来说，树网络中从根结点到叶结点具有多种路径，每条路径均插入了注意力转换器，用于让网络在不同的根节点上聚焦于不同的判别力区域，最终的预测概率由每个叶节点与其相应的积累概率决定，概率最大的类别就是最终的图片类别。
Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization论文阅读
程序员养成日记
09-22 955
用于细粒度视觉分类的注意力卷积二叉神经树 注意力卷积二叉神经树结构 沿着树结构的边缘加入卷积操作，并使用每个节点中的路由函数来确定树从根到叶节点的计算路径(作为深度神经网络)。最终的决策是由叶节点预测的总和计算出来的。 这种设计结构使该方法继承了深度卷积模型的表示学习能力和由粗到细的层次学习过程。树结构的不同分支集中在不同的局部对象区域进行分类，最终的决策是由叶节点预测的总和计算出来的。 同时使用注意转换器来强制树状网络捕捉鉴别特征以获得准确结果。 ACNet的architecture 包含4个模块：主干
细粒度分类：ACNet（Attention Convolutional Binary Neural Tree）
DaZheng121的博客
05-06 2756
文章目录前言摘要一、简介二、相关工作三、Attention Convolutional Binary Neural Tree3.1 ArchitectureBackbone network moduleBranch routing moduleAttention transformerLabel prediction3.2 TrainingData augmentationLoss functionOptimization四、实验五、结论其他 前言 本文主要介绍 Attention Convolution
ACNet: 特别的想法，腾讯提出结合注意力卷积的二叉神经树进行细粒度分类 | CVPR 2020
晓飞的算法工程笔记
03-06 2877
论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类，在树结构的边上结合了注意力卷积操作，在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径，结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测，论文的创意和效果来看都十分不错   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Vi...
multi-scale
05-21
In the context of image processing, multi-scale techniques involve analyzing an image at different levels of detail or resolution, in order to capture both fine-grained and coarse-grained features....
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