基本信息

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文档摘要

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基于分割与部件定位的细分类技术深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉和模式识别领域，图像分类一直是核心研究课题之一。随着技术的不断发展，一般级别的图像分类已难以满足日益增长的检索和分类需求，细粒度图像分类（Fine-GrainedImageClassification）逐渐成为研究热点。细粒度图像分类旨在对同一大类下的不同子类进行精确分类，例如区分不同品种的鸟类、不同型号的汽车等。其面临的主要挑战在于同一大类中不同子类之间的视觉差异极小，而子类内部由于姿态、光照、遮挡等因素又存在较大的类内差异。

分割和部件定位在细粒度分类研究中发挥着关键作用。图像分割能够将图像