基于互通道損失數(shù)據(jù)增強網(wǎng)絡的細粒度圖像分類

摘要： 尋找與細微特征對應的區(qū)別性局部區(qū)域是解決細粒度圖像分類問題的關鍵。近年來，通過弱監(jiān)督數(shù)據(jù)增強網(wǎng)絡（WS-DAN）進行細粒度分類取得了優(yōu)異的效果，但其單一的交叉熵損失（CE-Loss）使得網(wǎng)絡專注于全局判別性區(qū)域，而遺漏了一些局部判別性區(qū)域。針對這一問題，提出基于互通道損失（MC-Loss）的數(shù)據(jù)增強網(wǎng)絡（MC-DAN），互通道損失能強制屬于同一類別的特征通道更具有區(qū)分性。其次，...