論文の概要: Channel Interaction Networks for Fine-Grained Image Categorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05235v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 11:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:50:05.651372
• Title: Channel Interaction Networks for Fine-Grained Image Categorization
• Title（参考訳）: 細粒度画像分類のためのチャネルインタラクションネットワーク
• Authors: Yu Gao, Xintong Han, Xun Wang, Weilin Huang, Matthew R. Scott
• Abstract要約: 微妙なクラス間差のため、きめ細かい画像分類は困難である。 本稿では,チャネル・インタラクション・ネットワーク(CIN)を提案する。 我々のモデルは、多段階のトレーニングやテストを必要とせずに、エンドツーエンドで効率的にトレーニングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.095320862647476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-grained image categorization is challenging due to the subtle inter-class differences.We posit that exploiting the rich relationships between channels can help capture such differences since different channels correspond to different semantics. In this paper, we propose a channel interaction network (CIN), which models the channel-wise interplay both within an image and across images. For a single image, a self-channel interaction (SCI) module is proposed to explore channel-wise correlation within the image. This allows the model to learn the complementary features from the correlated channels, yielding stronger fine-grained features. Furthermore, given an image pair, we introduce a contrastive channel interaction (CCI) module to model the cross-sample channel interaction with a metric learning framework, allowing the CIN to distinguish the subtle visual differences between images. Our model can be trained efficiently in an end-to-end fashion without the need of multi-stage training and testing. Finally, comprehensive experiments are conducted on three publicly available benchmarks, where the proposed method consistently outperforms the state-of-theart approaches, such as DFL-CNN (Wang, Morariu, and Davis 2018) and NTS (Yang et al. 2018).
• Abstract（参考訳）: 細粒度の画像分類は,微妙なクラス間差異のため困難であり,チャネル間のリッチな関係を活用すれば,異なるチャネルが異なる意味論に対応するため,そのような差異を捉えることができると考えられる。 本稿では,画像内および画像間のチャネル間相互作用をモデル化するチャネル間相互作用ネットワーク(cin)を提案する。 単一の画像に対して,自己チャネルインタラクション(sci)モジュールを提案し,画像内のチャネル間相関を探索する。 これにより、モデルが相関チャネルから補完的な特徴を学習し、より強力なきめ細かい特徴が得られる。 さらに、画像対が与えられた場合、コントラッシブチャネル相互作用(CCI)モジュールを導入し、メトリック学習フレームワークとのクロスサンプルチャネル相互作用をモデル化し、CINが画像間の微妙な視覚的差異を識別できるようにする。 当社のモデルは,多段階のトレーニングやテストの必要なしに,エンドツーエンドの方法で効率的にトレーニングすることが可能です。 最後に、提案手法は、DFL-CNN (Wang, Morariu, Davis 2018) やNTS (Yang et al. 2018) などの最先端のアプローチを一貫して上回っている。

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