一图搞懂细粒度图像中的细粒度
一图搞懂细粒度图像中的细粒度
- 前言
- 一、细粒度图像分类是什么?
- 二、细粒度图像分类难点?
前言
细粒度目的是对属于同一基础类别的图像进行更加细致的子类划分。例如区分野生鸟类、汽车等。由于类别之间具有细微的类间差异以及较大的类内差异,难以捕获特定区域的细微差异进行分类。
类间划分从粗到细为:
粗粒度——细粒度——实例级
对应的例子为
猫咪 —— 胖橘——加菲猫
一、细粒度图像分类是什么?
细粒度图像分类相对于粗粒度而言,就是对类别进行更加细致的子类划分。如图中所示,粗粒度就是单纯的区分鸟、狗、车等;细粒度则是在鸟的类别中进行更加细致的划分,如麻雀,燕子等。相对于粗粒度,细粒度往往更加困难。
二、细粒度图像分类难点?
下图中展示了鸟类中大类内和小类间变化的说明。 每行变化较大的图像属于同一类。 但是,每列中变化较小的图像属于不同的类别。由于较大的类内差异和较小的类间差异,导致细粒度图像分类是当前的难点。正因同类别物种的不同子类往往仅在耳朵形状、毛色等细微处存在差异,可谓“差之毫厘,谬以千里”。不止对计算机,对普通人来说,细粒度图像任务的难度和挑战无疑也更为巨大。
而对细粒度进行更细致的划分就是实例级,实例级对应于每个单独的个体,相对的任务更加困难,如我们日常经常使用的人脸识别,。
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