基於上下文的細粒度識別方案

  預期搭建的網絡如圖： 通過keras搭建後： 選擇VGG16的原因是： 因爲之前我針對VGG16 fine tune訓練了一個人頭分類器，效果較好，所以最主要的特徵提取工作就可以交給預訓練的vgg16來做了。 這樣搭建網絡的目的： 其實我們在做細粒度分類的時候，如果針對整幅圖像分類的話，在不同縮小過程中，會忽略掉很多細節，尤其是池化這個過程，但是如果不池化的話，超大的參數量和不夠深的網絡是無法

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