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论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类，在树结构的边上结合了注意力卷积操作，在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径，结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测，论文的创意和效果来看都十分不错
【导读】CVPR2019细粒度图像分类workshop的挑战赛公布了最终结果：中国团队DeepBlueAI获得冠军。本文带来冠军团队解决方案的技术分享。近日，在Kaggle上举办的CVPR2019CassavaDiseaseClassification挑战赛公布了最终结果，国内团队DeepBlueAI获得冠军。。
CVPR2020满分论文|FineGym：面向细粒度动作分析的层级化高质量数据集2020年04月18日12:39机器之心作者：邵典等本文介绍了一个大规模、高质量、层级化标注的细粒度人体动作数据集「FineGym」，研究者来自香港中文大学，目前这项研究已...
本文介绍了一个大规模、高质量、层级化标注的细粒度人体动作数据集「FineGym」，研究者来自香港中文大学，目前这项研究已被CVPR2020接收为oral论文。
今年的CVPR有效投稿多达7500篇，一共有1663篇论文被接收，接收率为27%。为此，本文提前为大家整理了五篇CVPR2021图像分类（ImageClassification）相关论文，图像分类topic，大家都很熟悉，但是竞争也比较激烈，可以看看最新是如何创新如何开展的？...
由于深度卷积网络能够学习到非常鲁棒的图像特征表示，对图像进行细粒度分类的方法，大多都是以深度卷积网络为基础的，这些方法大致可以分为以下四个方向：1.基于常规图像分类网络的微调方法2.基于细粒度特征学习(fine-grainedfeaturelearning)的方法3.
CVPR2019（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）于当地时间6月16日在美国加州长滩开幕，前后共5天，吸引了超过9200多名参会者、284家赞助商和104家展商。论文方面，来自全球的14,104位作者提交了5000多篇论文。CVPR2019细粒度
CVPR2020|看图说话之随心所欲：细粒度可控的图像描述自动生成.本文介绍的是CVPR2020上录用为Oral的论文《SayAsYouWish:Fine-grainedControlofImageCaptionGenerationwithAbstractSceneGraph》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲...
细粒度：S3N源码解读——SelectiveSparseSamplingforFine-grainedImageRecognition综述S3N网络整体结构初始化阶段前向传播阶段随机显著性采样采样网格图的生成方法函数生成高斯核计算稀疏注意力峰值响应点的计算均值滤波综述论文题目：《SelectiveSparseSamplingforFine-grainedImageRecognition》论文地址：http...
本文介绍了一个大规模、高质量、层级化标注的细粒度人体动作数据集「FineGym」，研究者来自香港中文大学，目前这项研究已被CVPR2020接收为oral论文。.视频中的动作理解一直是计算机视觉领域的热点研究方向。.原有的工作一般都是面向粗粒度的动作识别与...
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