少样本细粒度识别
通过局部内容增强和跨重建充分保留判别性空间细节，提升少样本细粒度分类精度。
李晓旭 · Qi, Song · Wu, Jijie · Zhu, Rui · Ma, Zhanyu · Xue, J. H.
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
局部内容增强模块专门学习判别性局部特征，避免将特征图展平为向量导致空间信息丢失。
交叉重建模块将局部特征与独立嵌入模块得到的外观细节全面结合，保留更多判别性外观信息。
分类分数由交叉重建任务重建误差的加权和计算，权重在训练过程中自动学习。