論文の概要: DAF-NET: a saliency based weakly supervised method of dual attention fusion for fine-grained image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02219v1
• Date: Sat, 4 Jan 2020 12:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:48:15.195824
• Title: DAF-NET: a saliency based weakly supervised method of dual attention fusion for fine-grained image classification
• Title（参考訳）: DAF-NET : 微細な画像分類のための二重注意融合法
• Authors: ZiChao Dong, JiLong Wu, TingTing Ren, Yue Wang, MengYing Ge
• Abstract要約: 本研究では,2種類の注意を融合させ,深層双線形変換モジュールのPAF(part attention filter)として利用する新しいDAF法を提案する。 実験の結果、CUBデータセットの精度は87.6%、教師ネットとの連携は89.1%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.937828755755689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-grained image classification is a challenging problem, since the difficulty of finding discriminative features. To handle this circumstance, basically, there are two ways to go. One is use attention based method to focus on informative areas, while the other one aims to find high order between features. Further, for attention based method there are two directions, activation based and detection based, which are proved effective by scholars. However ,rare work focus on fusing two types of attention with high order feature. In this paper, we propose a novel DAF method which fuse two types of attention and use them to as PAF(part attention filter) in deep bilinear transformation module to mine the relationship between separate parts of an object. Briefly, our network constructed by a student net who attempt to output two attention maps and a teacher net uses these two maps as empirical information to refine the result. The experiment result shows that only student net could get 87.6% accuracy in CUB dataset while cooperating with teacher net could achieve 89.1% accuracy.
• Abstract（参考訳）: 識別的特徴を見つけるのが難しいため、きめ細かい画像分類は難しい問題である。 この状況に対処するには、基本的には2つの方法がある。 1つは注意に基づく手法で情報領域に焦点を合わせ、もう1つは特徴間の高次性を見つけることを目的としている。 さらに,注意に基づく手法には,アクティベーションベースと検出ベースという2つの方向がある。 しかし、高次特徴を持つ2種類の注意を融合させることに焦点が当てられている。 本稿では,2種類の注意を融合させて深部双線形変換モジュールのPAF(part attention filter)として用いる新しいDAF法を提案する。 簡単に言うと,2つのアテンションマップを出力しようとする学生ネットと,これら2つのマップを経験的情報として活用し,その結果を洗練する教師ネットによって構築されたネットワークである。 実験の結果,CUBデータセットの精度は87.6%,教師ネットとの連携は89.1%であった。

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