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  1. TOOL · CL_221299 ·

    新的DeCO方法增强了细粒度视觉分类的数据集蒸馏能力

    研究人员推出了一种新的数据集蒸馏方法DeCO,旨在改进细粒度视觉分类。与以往关注全局图像统计信息的方法不同,DeCO优先保留局部证据,如物体部件和纹理。该技术将蒸馏构建为有预算的判别性证据保留,利用预训练的教师模型识别信息性图像块,实现多样化覆盖,并将这些区域组织成类别证据库。然后,将这些证据库组合成紧凑的网格图像,用于训练下游模型。在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft和Stanford Cars等数据集上的实验表明…