本文探讨了预训练神经网络在细粒度图像识别中的应用，提出通过引入新的正则化技术，确保特征提取幅度均匀分布，从而提升模型性能，解决有限数据条件下的相关性问题，为低数据环境下的视觉识别提供有效解决方案。

本文介绍了多种细粒度图像识别的新方法，包括基于属性的多任务适应损失、端到端深度网络、数据增强和新任务UFG-NCD等。这些方法在多个数据集上显著提高了识别准确性和泛化性能，为细粒度图像分析提供了有效工具和指导。

本文提出了Salient Mask-Guided Vision Transformer（SM-ViT）和基于元学习的MetaFGNet等多种改进细粒度图像识别的方法，旨在提升分类性能和泛化能力。实验结果表明，这些方法在多个标准数据集上优于现有技术，尤其在处理视觉差异小的细分类别时表现突出。