bilinear cnns for fine-grained visual recognition

《Bilinear CNNs for Fine-Grained Visual Recognition》是一篇用于细粒度视觉识别的研究论文。论文中提出了一种双线性卷积神经网络（B-CNN）的方法，可以在限制训练数据的情况下，有效地对具有较小视觉差异的目标进行分类。该方法能够在各种不同类型的数据集上实现良好的性能，包括鸟类、汽车、花卉等细粒度视觉数据集。

相关问题

ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning

ViSiL是一种基于细粒度时空视频相似性学习的方法。它主要用于视频检索、视频分类和视频推荐等应用。ViSiL的核心思想是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）学习视频的时空特征，并使用双线性汇合（Bilinear Pooling）方法进行特征融合，从而提高视频的相似度计算精度。

ViSiL主要由两个模块组成：时空特征提取模块和相似度计算模块。时空特征提取模块采用3D卷积神经网络对视频进行特征提取；相似度计算模块采用双线性汇合方法将时空特征进行融合，并计算视频之间的相似度。ViSiL通过对大规模视频数据集进行实验，证明了其在视频检索、视频分类和视频推荐等应用中的有效性和优越性。

总的来说，ViSiL是一种创新的视频相似性学习方法，它充分利用了CNN和双线性汇合的优势，在时空特征提取和相似度计算方面都有突出的表现。

图像细粒度分类开源算法

以下是一些图像细粒度分类的开源算法：

1. [Fine-Grained Visual Classification (FGVC) with PyTorch](https://github.com/abhay-venkatesh/fine-grained-pytorch) - 基于PyTorch实现的FGVC算法，使用ResNet网络进行图像分类。

2. [Bilinear-CNN for Fine-grained Visual Classification](https://github.com/tsungyi/bcnn) - 基于Caffe实现的BCNN算法，使用双线性池化操作进行特征提取和图像分类。

3. [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks) - 基于Deep Residual Network实现的图像分类算法，可以应用于细粒度分类问题。

4. [DeepID-Net: Object Detection with Deformable Part Based Convolutional Neural Networks](https://github.com/liuzhuang13/DenseNet) - 基于DenseNet实现的图像分类算法，可以应用于细粒度分类问题。

5. [Attentional Network for Visual Object Recognition](https://github.com/philipperemy/tensorflow-attentional-ocr) - 基于Attentional Network实现的图像分类算法，可以应用于细粒度分类问题。

这些算法都是开源的，可以在GitHub上找到它们的代码和实现细节。它们使用的深度学习模型和特征提取方法可能不同，但都可以应用于细粒度图像分类问题。