Multi-stage adaptive feature aggregation for fine-grained visual classification

2026-09-04

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AI

DOI：10.1016/j.imavis.2026.106194

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摘要

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• 我们提出了用于FGVC的多阶段自适应特征聚合方法。 • SAS将高分辨率细节特征与低分辨率语义特征相结合。 • MWA模块通过不同尺度的注意力增强高层特征。 • FSA用不同尺度的采样信息补充细节特征。

Keyword:

Fine-grained visual classification

Scale-adaptive selection

Feature sampling aggregation

Multi-granular information