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基于FCN的图像感兴趣区域提取与细粒度分类的研究 下载：80 浏览：495

戴志鹏 《计算机研究与应用》 2019年9期

摘要:
近年来基于深度学习的细粒度分类是研究的热点,细粒度分类的主要方法是先找出分类对象再分类。找出分类对象的方法中主要分为两种:强监督与弱监督,强监督需要使用昂贵的人工标签,为了减少人工标注成本,提出一种基于FCN的图像感兴趣区域的分割与提取,并利用分割的图像进一步训练网络提高正确率。
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