Whether what you see in Figure 1 is a "labrador" or a "dog", is the question we ask in this paper. While fine-grained visual classification (FGVC) strives to arrive at the former, for the majority of us non-experts just "dog" would probably suffice. The real question is therefore -- how can we tailor for different fine-grained definitions under divergent levels of expertise. For that, we re-envisage the traditional setting of FGVC, from single-label classification, to that of top-down traversal of a pre-defined coarse-to-fine label hierarchy -- so that our answer becomes "dog"-->"gun dog"-->"retriever"-->"labrador". To approach this new problem, we first conduct a comprehensive human study where we confirm that most participants prefer multi-granularity labels, regardless whether they consider themselves experts. We then discover the key intuition that: coarse-level label prediction exacerbates fine-grained feature learning, yet fine-level feature betters the learning of coarse-level classifier. This discovery enables us to design a very simple albeit surprisingly effective solution to our new problem, where we (i) leverage level-specific classification heads to disentangle coarse-level features with fine-grained ones, and (ii) allow finer-grained features to participate in coarser-grained label predictions, which in turn helps with better disentanglement. Experiments show that our method achieves superior performance in the new FGVC setting, and performs better than state-of-the-art on traditional single-label FGVC problem as well. Thanks to its simplicity, our method can be easily implemented on top of any existing FGVC frameworks and is parameter-free.


翻译:因此,在图1中,你所看到的是“labrador”还是“dog ” 是本文中我们提出的问题。尽管我们精细的视觉分类(FGVC)努力达到前者,但我们大多数非专家只是“dog”才可能足够。因此,真正的问题是:我们如何在不同的专业知识水平下为不同的细微定义裁剪。为此,我们再次审视FGVC的传统设置,从单标签分类到预先定义的粗到软标签等级的自上而下的翻版。尽管我们的答复是“gog” - >“gun dog” ->“retraiver” ->“labard” 。为了处理这个新问题,我们首先进行一项全面的人类研究,我们确认大多数参与者更喜欢多色标签,而不管他们是否认为自己是专家。然后我们发现关键直觉:粗劣的标签预测会加剧新式的状态特征学习,但精细的层次特征会有助于我们更精细的高级性特性的特性,我们更精锐的特性会帮助我们学习更精细的精细的精细的精细的精细的精细的精细的精细的精细的分类。

26
下载
关闭预览

相关内容

【Facebook】人工智能基准(Benchmarking)测试再思考,55页ppt
专知会员服务
29+阅读 · 2020年12月20日
【CVPR2020-Facebook AI】前置不变表示的自监督学习
专知会员服务
46+阅读 · 2020年4月19日
【ACL2020-Allen AI】预训练语言模型中的无监督域聚类
专知会员服务
23+阅读 · 2020年4月7日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月9日
Arxiv
1+阅读 · 2021年4月8日
VIP会员
相关资讯
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员