Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition的主要方法

"Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition" 这篇论文的主要方法是通过学习三线性注意力采样网络来进行细粒度图像识别。

具体来说，该方法首先通过一个卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，然后使用三线性注意力机制来捕捉特征之间的复杂关系。这个三线性注意力机制将三个方面的注意力结合在一起，分别是空间、通道和样本。这样可以在对每个空间位置和通道进行加权之前，考虑样本之间的关系。因此，该方法可以更好地捕捉图像中微小的细节，从而提高细粒度图像识别的准确性。

在训练过程中，该方法采用了一种新的样本选择策略，即从训练图像中随机选择一些样本进行训练，这些样本可以更好地覆盖图像空间，同时减少数据噪声。最后，该方法还结合了一种多任务学习策略，通过同时进行图像分类和关键点检测任务来提高模型的泛化性能。

总之，该论文的主要方法是通过三线性注意力采样网络来进行细粒度图像识别，并且采用了样本选择和多任务学习策略来进一步提高模型的性能。