基于多粒度空间混乱的细粒度图像分类算法

细粒度图像分类是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务,在实际场景中具有很高的应用价值。其中不同子类别的物体整体轮廓差异较小,微小的判别性局部区域是分类的关键。然而,这些重要的局部区域的尺度可能不同,不能用单一的标准去衡量它们。为了解决这个问题,本文提出了多粒度空间混乱模块来帮助神经网络学习如何寻找到不同尺度的判别性细节。该模块首先将图片划分为不同粒度的局部区域,然后随机打乱并重组构成新的输入图片。经过处理的图片具有区域无关性,从而迫使网络更好地在不同粒度层次下寻找有判别力的局部区域并从中学习特征。在3个广泛使用的细粒度图像分类数据集上的实验证明本文提出的模块可以有效地帮助网络寻找判别性局部区域从而提升了准确率并且网络不需要图片的任何部位标注信息。

CHAOS FOR MIXING TRANSFORMATIONS

For a class of mixing transformations of a compact metric space it is proved that each chaoticsubset is'small' but the possibility for any finite subset to display chaotic behavior is 'large'.