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Bi-modal progressive mask attention for fine-grained recognition 用于细粒度识别的双模态渐进掩模注意 摘要 传统的细粒度图像识别需要根据原始图像下的视觉线索来区分不同的下属类别（如鸟类物种）。由于小的类间变化和大的类内变化，最好能捕捉到这些子类别之间的细微差别，这对五线谱识别来说是至关重要但又具有挑战性的。最近，语言模式聚合已经被证明是一种成功的技术，可以改善经验中的视觉识别。在本文中，我们引入了一个端到端的可训练的渐进式掩码注意（PMA）模型