LoDisc: Learning Global-Local Discriminative Features for Self-Supervised Fine-Grained Visual Recognition

Conceptos Básicos

Self-supervised contrastive learning can be enhanced by incorporating local pivotal regions through a novel pretext task called Local Discrimination (LoDisc), leading to improved fine-grained visual recognition.

Resumen

• Self-supervised contrastive learning focuses on global features, insufficient for fine-grained recognition.
• LoDisc introduces a local discrimination pretext task to emphasize important local regions.
• A global-local framework refines feature representations for improved recognition.
• Extensive experiments show significant improvements in fine-grained and general object recognition tasks.
• Attention maps visualization demonstrates the effectiveness of the proposed method.

Estadísticas

"The proposed method achieves 5.64% Top-1 accuracy higher than our baseline method (MoCo v3 [10]) on FGVC-Aircraft and 12.83% Top-1 accuracy higher than recent state-of-the-art self-supervised contrastive method designed for FGVR on Stanford Cars."
"The Top-1, Top-5, Rank-1, Rank-5 and mAP of the global-local method are 79.38%, 95.27%, 72.36%, 87.90% and 54.75%, respectively, which is 20.75%, 13.44%, 14.20%, 11.15%, and 11.96% higher than the global method of MoCo v3."

Citas

"The proposed method can lead to a decent improvement in different fine-grained object recognition tasks."
"The proposed method is also effective in general object recognition tasks."

Ideas clave extraídas de

LoDisc

by Jialu Shi,Zh... a las arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04066.pdf

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