Part-aware fine-grained object categorization using weakly supervised part detection network的主要方法

这篇论文的主要方法是使用弱监督的部件检测网络进行细粒度物体分类。具体来说，该方法使用部件检测网络来自动学习部件的位置和形状，并且使用这些部件来进行更好的物体分类。该方法使用了两个神经网络模型：一个是部件检测网络，用于检测物体部件的位置和形状；另一个是分类网络，用于将检测到的部件特征用于分类。

具体地，该方法首先使用弱监督学习方法，通过在物体图像上添加噪声来生成部件标签。然后，使用生成的部件标签来训练部件检测网络，以自动检测物体的部件。接下来，使用检测到的部件来训练分类网络，以进行更好的物体分类。

该方法的主要优点是能够自动检测物体部件，避免了手动标注部件的工作量。此外，该方法在使用弱监督学习方法生成部件标签时，能够避免使用手动标注的部件标签，进一步减少了标注工作量。

相关问题

Part-Aware Fine-grained Object Categorization using Weakly Supervised Part Detection Network的方法

这个方法主要是针对细粒度物体分类问题进行的研究，它使用了弱监督的部位检测网络来实现对物体部位的定位，然后再利用这些部位信息来辅助物体分类。

具体来说，该方法首先使用一个预训练的目标检测器来生成一组初始的物体候选框，然后利用这些候选框来训练一个弱监督的部位检测网络，在不需要标注部位位置的情况下，该网络可以自动学习出物体部位的位置信息。接着，利用这些部位信息，该方法可以生成一组更加准确的物体候选框，并且对这些候选框进行分类，从而实现更好的细粒度物体分类效果。

总体来说，该方法通过利用部位信息来提高物体分类的准确性，同时又不需要大量的标注数据，具有一定的实用价值。

Part-Aware Fine-grained Object Categorization using Weakly Supervised Part Detection Network怎么计算边界框

在Part-Aware Fine-grained Object Categorization using Weakly Supervised Part Detection Network中，边界框的计算主要分为两个步骤：

1. 初始候选框生成

在这一步中，通常使用一个预训练的目标检测器来生成一组初始的物体候选框。常见的目标检测器有Faster R-CNN、YOLO等。这些检测器可以根据输入图像中的物体位置和大小，生成一组包围物体的矩形框。

2. 部位信息生成

在生成初始候选框之后，接下来需要通过训练一个弱监督的部位检测网络来生成物体的部位信息。具体来说，该网络可以自动学习出物体部位的位置信息，然后根据这些部位信息来生成更加准确的物体候选框。

在这个过程中，首先需要对初始候选框进行裁剪，得到对应物体的局部图像，然后将这些局部图像输入到部位检测网络中进行训练。训练完成之后，可以用该网络来对新的图像进行部位检测，并根据检测到的部位信息来生成更加准确的物体候选框。

总的来说，边界框的计算需要通过预训练的目标检测器和弱监督的部位检测网络来实现，其中前者用于生成初始候选框，后者用于根据部位信息生成更加准确的物体候选框。