东乡网站建设,景德镇seo,html后缀的网站,河北涿州网站建设Contents IntroductionProgressive Multi-Granularity (PMG) training frameworkExperimentsReferencesIntroduction 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…
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
Progressive Multi-Granularity (P
