고양이와 개

우리는 이미지로부터 동물의 품종을 결정하는 세밀한 객체 분류 문제를 조사합니다. 이를 위해 37가지 다른 고양이와 개 품종을 포함하는 새로운 주석이 달린 애완동물 데이터셋을 소개합니다. 이 시각적 문제는 이 동물들, 특히 고양이가 매우 변형 가능하고 품종 간에 매우 미묘한 차이가 있을 수 있기 때문에 매우 어렵습니다. 우리는 여러 기여를 합니다: 첫째, 이미지를 통해 애완동물 품종을 자동으로 분류하는 모델을 도입합니다. 이 모델은 애완동물 얼굴을 검출하는 변형 가능한 부분 모델이 포착하는 형태와 애완동물 털을 설명하는 단어 집합 모델이 포착하는 외관을 결합합니다. 모델 적합은 이미지에서 동물을 자동으로 분할하는 것을 포함합니다. 둘째, 두 가지 분류 접근법을 비교합니다: 애완동물을 먼저 고양이과나 개과로 분류한 후 품종으로 분류하는 계층적 방법과 품종을 직접 얻는 평면적 방법입니다. 또한 여러 동물 및 이미지 지향 공간 배치를 조사합니다. 이 모델들은 매우 우수하여 도전적인 ASIRRA 테스트(고양이 대 개 구별)에서 이전에 발표된 모든 결과를 능가합니다. 37가지 애완동물 품종 구별 과제에 적용할 경우, 모델은 약 59%의 평균 정확도를 달성하는데, 이는 문제의 난이도를 감안할 때 매우 고무적인 결과입니다.