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 $X_{LR}$ から高解像度画像 $X_{HR}$ への超解像レイヤー $X_{HR} ＝ g \left( X_{LR} \right)$ について。

通常は、ロス関数を次のように二乗誤差で設計

今回はこれを、次のように設計

$g$ 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。