論文の概要: Fine-Grained Object Classification via Self-Supervised Pose Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15987v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 01:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 15:08:40.947861
• Title: Fine-Grained Object Classification via Self-Supervised Pose Alignment
• Title（参考訳）: 自己監督型ポスアライメントによる細粒度オブジェクト分類
• Authors: Xuhui Yang, Yaowei Wang, Ke Chen, Yong Xu, Yonghong Tian
• Abstract要約: 我々は,クラス間の自己教師型ポーズアライメントのための局所部分のグローバルな構成を明らかにするために,新しいグラフベースのオブジェクト表現を学習する。 提案手法を3つの評価対象分類ベンチマークで評価し,最先端性能を継続的に達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.55938966190932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic patterns of fine-grained objects are determined by subtle appearance difference of local parts, which thus inspires a number of part-based methods. However, due to uncontrollable object poses in images, distinctive details carried by local regions can be spatially distributed or even self-occluded, leading to a large variation on object representation. For discounting pose variations, this paper proposes to learn a novel graph based object representation to reveal a global configuration of local parts for self-supervised pose alignment across classes, which is employed as an auxiliary feature regularization on a deep representation learning network.Moreover, a coarse-to-fine supervision together with the proposed pose-insensitive constraint on shallow-to-deep sub-networks encourages discriminative features in a curriculum learning manner. We evaluate our method on three popular fine-grained object classification benchmarks, consistently achieving the state-of-the-art performance. Source codes are available at https://github.com/yangxh11/P2P-Net.
• Abstract（参考訳）: 細かい粒度の物体の意味的パターンは、局所的な部分の微妙な外観の違いによって決定されるため、多くの部分ベースの方法が引き起こされる。 しかし、制御不能な物体が画像に現れるため、局所的な地域によって運ばれる特徴的な細部は空間的に分布したり、あるいは自閉したりすることができ、オブジェクト表現に大きな変化をもたらす。 そこで本研究では,深層学習ネットワークにおける補助的特徴正規化として活用されるクラス間における自己監督型ポーズアライメントのための局所的な部分のグローバルな構成を明らかにするために,グラフベースのオブジェクト表現を新たに学習することを提案する。 提案手法を3種類のオブジェクト分類ベンチマークで評価し,最先端性能を継続的に達成した。 ソースコードはhttps://github.com/yangxh11/P2P-Netで入手できる。

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