Angular Isotonic Loss Guided Multi-Layer Integration for Few-shot Fine-grained Image Classification

等渗 人工智能 计算机科学 一次性 计算机视觉 弹丸 图层(电子) 图像(数学) 图像处理 模式识别(心理学) 材料科学 医学 纳米技术 工程类 机械工程 内科学 冶金
作者
Li-Jun Zhao,Zhen-Duo Chen,Zhen-Xiang Ma,Xin Luo,Xin-Shun Xu
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33: 3778-3792 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tip.2024.3411474
摘要

Recent research on few-shot fine-grained image classification (FSFG) has predominantly focused on extracting discriminative features. The limited attention paid to the role of loss functions has resulted in weaker preservation of similarity relationships between query and support instances, thereby potentially limiting the performance of FSFG. In this regard, we analyze the limitations of widely adopted cross-entropy loss and introduce a novel Angular ISotonic (AIS) loss. The AIS loss introduces an angular margin to constrain the prototypes to maintain a certain distance from a pre-set threshold. It guides the model to converge more stably, learn clearer boundaries among highly similar classes, and achieve higher accuracy faster with limited instances. Moreover, to better accommodate the feature requirements of the AIS loss and fully exploit its potential in FSFG, we propose a Multi-Layer Integration (MLI) network that captures object features from multiple perspectives to provide more comprehensive and informative representations of the input images. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed method on four standard fine-grained benchmarks. Codes are available at: https://github.com/Legenddddd/AIS-MLI.
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