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网络监督数据下的细粒度图像识别综述
文献摘要：
细粒度图像识别旨在对某一传统语义类别下细粒度级别的不同子类类别进行视觉识别,在智慧新经济和工业物联网等领域(如智慧城市、公共安全、生态保护、农业生产与安全保障)具有重要的科学意义和应用价值.细粒度图像识别在深度学习的助力下取得了长足进步,但其对大规模优质细粒度图像数据的依赖成为制约细粒度图像识别推广和普及的瓶颈.随着互联网和大数据的快速发展,网络监督图像数据作为免费的数据来源成为缓解深度学习对大数据依赖的可行解决方案,如何有效利用网络监督数据成为提升细粒度图像识别推广性和泛化性的热门课题.本文围绕细粒度图像识别主题,以网络监督数据下的细粒度识别为重点,先后对细粒度识别数据集、传统细粒度识别方法、网络监督下细粒度识别特点与方法进行介绍,并回顾了全球首届网络监督下的细粒度图像识别竞赛的相关情况及冠军解决方案.最后,在上述内容基础上总结和讨论了该领域的未来发展趋势.
文献关键词：
网络监督;细粒度图像识别;噪声数据;长尾分布;类间差异小;综述
中图分类号：
作者姓名：
魏秀参;许玉燕;杨健
作者机构：
南京理工大学计算机科学与工程学院,南京 210094;高维信息智能感知与系统教育部重点实验室,南京 210094;社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室,南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]魏秀参;许玉燕;杨健-.网络监督数据下的细粒度图像识别综述)[J].中国图象图形学报,2022(07):2057-2077
A类：
B类：
网络监督,细粒度图像识别,一传,语义类别,别下,子类,视觉识别,新经济,工业物联网,智慧城市,公共安全,意义和应用,长足进步,图像数据,免费,数据来源,数据依赖,利用网络,推广性,泛化性,细粒度识别,别数,首届,及冠,冠军,噪声数据,长尾分布,类间差异小
AB值：
0.227653
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