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[ECCV 2020] FGVC via progressive multi-granularity training of jigsaw patches

Contents

  • Introduction
  • Progressive Multi-Granularity (PMG) training framework
  • Experiments
  • References

Introduction

  • 不同于显式地寻找特征显著区域并抽取其特征,作者充分利用了 CNN 不同 stage 输出的特征图的语义粒度信息,并使用 Jigsaw Puzzle Generator 进行数据增强来帮助模型学得多粒度的图像特征,提高模型的细粒度分类性能。值得注意的是,Jigsaw Puzzle Generator 进行数据增强的过程非常类似于 Swin Transformer 合并 image patch 的过程,并且文章也进一步证明了融合多个 stage 的预测结果对细粒度分类是有很大提升的

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Progressive Multi-Granularity (P

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