细粒度图像相关论文
元类别下子类别识别问题具有关键特征存在于局部区域的结构特点,解决细粒度图像识别依赖关键局部信息的选择和融合方法。细粒度识......
深度学习是研究图像分类的重要手段之一。作为图像分类的重要子类任务,细粒度图像分类由于其研究对象是同一大类物体下的各个子类,......
现有度量学习方法中基于元组的损失训练速度慢、基于代理的损失未考虑数据间细粒度的语义关系.针对这些问题,结合两者的优势提出了......
近年来,随着科技的进步与互联网技术的不断发展,图像分类技术引起了众多学者的广泛关注,并且成为了计算机视觉中的研究重点,被广泛......
蛋白质是所有生命体的物质基础,是生命活动的主要承担者。因此,蛋白质组学已经成为人类基因组计划中基因功能性探索的核心研究工作......
图像分类任务可以分为三种:超类图像的分类(Superordinate-level)，基本类别的分类(Basic-level)和细粒度图像的分类(Subordinate-le......
为了提高模型识别效率,本文提出基于兴趣区域的多层特征融合的花卉图像分类方法,并有效应用于梅花细粒度图像分类。通过提取兴趣区......
提出了一种基于深度学习的细粒度图像推荐算法。首先使用分类模型对杂乱无章的数据集进行分类,然后使用改进KNN聚类算法对数据集进......
随着科学技术的高速发展,在人们的日常生活中,传统以文字,语音等为载体的信息也逐渐被以图像,视频等超媒体形式的信息所替代。其中......
骨龄是反映青少年骨骼及身体发育的重要指标,在医学、体育、司法鉴定等多个领域都有着广泛的应用。传统的骨龄评定方法由骨龄专家......
传统的卷积神经网络分类模型使用不同尺度的卷积运算来提取样本的单一属性特征对目标进行分类,其分类精度相对较低,同时,由单一属......
近年来,深度学习发展迅猛,在计算机视觉领域的诸多研究方向上,如图像分类、图像分割等都取得了很多成果,这些成果将会为依赖于视觉......
农作物病虫害情况是农业生产活动中面临的主要挑战之一,因其种类繁多且复杂,在诸多特定环境下非常容易爆发从而导致农产品产量下降......
