DeepCar_RA-CNN-源码
深车
车辆模型/制造的细粒度检测
数据集
训练数据集包含来自集的163 / 1,716辆汽车制造商/模型[1]
微调VGG
建筑学
使用CompCars数据集对在ImageNet上预训练的模型进行了微调（16970/776火车/有效图像-115辆车/类）
结果
准确性：在200个时代中，前5名占93.2％ ，使用的基本学习率为0.001，批处理大小为64。
RA-CNN仔细看就能看到更好
建筑学
结果
参考
[1]杨琳洁，罗平，陈改来，唐小鸥。 用于细粒度分类和验证的大型汽车数据集，计算机视觉和模式识别（CVPR），2015年。
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