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狗类视觉环境分类与视觉注意分析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在无约束视觉环境下的细粒度分类任务，通过使用强大的视觉网络替代传统的RNN结构，并在大规模预训练的情况下训练模型，成功实现了比谷歌网络分类模型更好的效果。该模型能够自主学习并区分各类狗的品种，无需边界框等空间监督，具备端对端训练的优势。
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关键要点
- 研究了无约束视觉环境下的细粒度分类任务。
- 使用强大的视觉网络替代传统的RNN结构。
- 在大规模预训练的情况下训练模型。
- 成功实现比谷歌网络分类模型更好的效果。
- 模型能够自主学习并区分各类狗的品种。
- 无需边界框等空间监督，具备端对端训练的优势。
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