[论文翻译]基于高温精炼与背景抑制的细粒度视觉分类

摘要—细粒度视觉分类由于类别间高度相似且类内数据差异显著而极具挑战性。现有方法主要聚焦于定位类别间细微差异并增强判别性特征，但背景信息同样重要——它能提示模型哪些特征对分类无用甚至有害，而过度依赖细微特征的模型可能忽视全局特征与上下文信息。本文提出"高温精炼与背景抑制"(HERBS)网络，包含高温精炼模块和背景抑制模块：前者通过多尺度特征图精炼促进多样化特征学习，使模型自适应选择合适特征尺度；后者基于分类置信度分割前景/背景，在低置信区域抑制特征值同时增强判别性特征。