【摘 要】
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细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性。随着深度学习的不断发展,基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力,能够获得更准确、稳定的分类结果,因此受到了越来越多研究人员的关注和研究。首先,从细粒度图像分类的研究背景出发,介绍了细粒度图像分类的难点和研究意义。其次,从基于强监督
【机 构】
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广东财经大学信息学院,华南理工大学自动化科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61305038,11901113),广东省青年创新人才项目(2018KQNCX086),广州市科技计划项目(202002030231),广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011148),中央高校基本科研业务费专项资金(2019MS139)。
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细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性。随着深度学习的不断发展,基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力,能够获得更准确、稳定的分类结果,因此受到了越来越多研究人员的关注和研究。首先,从细粒度图像分类的研究背景出发,介绍了细粒度图像分类的难点和研究意义。其次,从基于强监督和弱监督两个角度,综述了基于深度学习的细粒度图像分类算法的研究进展,并介绍了多种典型的分类性能优秀的算法
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