主要观点总结
本文介绍了一种双向集成特征重构网络，用于解决细粒度少样本图像分类问题。该网络通过双向重建机制，同时增加类间变化和减少类内变化，实现了高效的细粒度特征学习。此外，还引入了快照集成策略，进一步提高了模型性能。实验结果表明，所提方法在三个细粒度数据集和一般数据集上均表现良好，优于其他最新方法。
关键观点总结
关键观点1: 双向重建机制
该网络通过双向重建机制，同时使用支持集和查询集进行重建，从而增加类间变化并减少类内变化，解决了现有基于重建的方法无法最小化类内变化的问题。
关键观点2: 快照集成策略
在训练过程中保存多个中间模型，通过集成多个模型的方法，提高了模型性能，且不需要额外的验证集选择最优模型。
关键观点3: 实验结果
在三个细粒度数据集和一般数据集上的实验结果表明，所提方法性能优于其他最新方法，证明了其有效性。
文章预览
前言 在本文中，我们引入了一种双向重建机制，可以同时适应类间和类内变化。除了使用支持集来重建查询集以增加类间变化外，我们还进一步使用查询集来重建支持集以减少类内变化。这种设计有效地帮助模型探索更微妙和区分性的特征，这对于手头的细粒度问题至关重要。此外，我们还构建了一个自重建模块，与双向模块一起工作，使特征更具区分性。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 计算机书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 Bi-Directional Ensemble Feature Reconstruction Network for Few-Shot Fine-Grained Classification 题目：用于少样本细粒度分类的双向集成特征重构网络 作者：Jijie Wu; Dongliang Chang; Aneeshan Sain; Xiaoxu Li; Zhanyu Ma; Jie Cao; Jun Guo
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