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摘要
由于高类内和低类间方差，细粒度图像识别成为计算机视觉领域一项极具挑战性的研究课题。经典的细粒度图像识别方法采用单输入单输出的方式，限制了模型从成对图像中对比学习推理的能力。受人类在判别细粒度图像时的行为启发，提出了深度成对特征对比交互细粒度分类算法（PCI），深度对比寻找图像对之间的共同、差异特征，有效提升细粒度识别精度。首先，PCI建立正负对输入策略，提取细粒度图像的成对深度特征。其次，建立深度成对特征交互机制，实现成对深度特征的全局信息学习、深度对比以及深度自适应交互。最后，建立成对特征对比学习机制，通过对比学习约束成对深度细粒度特征，增大正对之间的相似性并减小负对之间的相似性。在流行的细粒度数据集CUB-200-2011、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft上开展了广泛的实验，实验结果表明PCI的性能优于当前的SOTA方法。
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