图片分类：精细化分类，(Fine-Grained Categorization) 基于人的行为的精细化分类

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简介

细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)，即 精细化分类。

细粒度图像分类(Fine-Grained Categorization),

又被称作子类别图像分类(Sub-Category Recognition),是近年来计算机视觉、模式识别等领域一个非常热门的研究课题. 其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分, 但由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异, 较之普通的图像分类
任务, 细粒度图像分类难度更大.

目前, 绝大多数的分类算法都遵循这样的流程框架:
首先找到前景对象(鸟)及其局部区域(头、脚、翅膀等), 之后分别对这些区
域提取特征. 对所得到的特征进行适当的处理之后, 用来完成分类器的训练和预测.

精细化分类

识别出物体的大类别（比如：计算机、手机、水杯等）较易，但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称，则难度极大。

最大的挑战在于，同一大类别下 不同 子类别 间的 视觉差异 极小。

因此，精细化分类 所需的图像分辨率 较高。<