Convolutional Low-Resolution Fine-Grained Classification
概要
[1703.05393] Convolutional Low-Resolution Fine-Grained Classification
- Fine-grainedな識別では、画像の微細な違いを抽出する必要がある。
- もし微細な特徴が潰れてしまうほど解像度が低かったら?
- Residual構造を用いた超解像レイヤを使うことで精度が上がった
超解像レイヤ
低解像度画像 XLR から高解像度画像 XHR への超解像レイヤー XHR=g(XLR) について。
通常は、ロス関数を次のように二乗誤差で設計
L=12∑||XHR−g(XLR)||2今回はこれを、次のように設計
L=12∑||XHR−XLR−g(XLR)||2g は微細な特徴部分を推測するモジュールとして機能。ResNetなどの残差学習の一種とも言える。