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原创 Fine-Grained Recognition with Automatic and Efficient Part Attention

论文出处：2016年CVPR 作者单位：Baidu Research 细粒度分类的挑战在于较小的类间差异VS较大的类间差异。因此解决这个问题的关键在于定位判别性的位置并提取pose-invariant 特征。本文提出了一种全卷积注意力模型（Fully Convolutional Attention Networks， FCANs）。此模型利用增强学习的框架（reinforcement lear