可学习的语义数据增强的细粒度识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过特征级别的数据增强和协方差预测网络，我们提出了一种改善细粒度图像识别的方法，可以有效区分细分类别，提高泛化性能。
本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的学习系统，用于聚类视觉相似的类别，并学习每个子集的特定深度卷积神经网络特征。实验证明该方法在Caltech-UCSD鸟类数据集上优于最近的细粒度分类方法，最困难情况下平均准确率达到77.5%。渐进式迁移学习提高了准确性。
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