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- 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文“Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition”的主要工作。该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能。本文通过场景文字从人类知识库（Wikipedia）中挖掘其背后丰富的上下文语义信息，并结合视觉信息来共同推理图像内容。数据集和代码已开源，下载地址见文末。 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文“Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition”的主要工作。该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能。本文通过场景文字从人类知识库（Wikipedia）中挖掘其背后丰富的上下文语义信息，并结合视觉信息来共同推理图像内容。数据集和代码已开源，下载地址见文末。
- 图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。 图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。
- 文字检索是从图像库中检索出包含特定字符串的图像，并且同时定位该字符串在图像中位置的过程（如图1所示），是场景文字理解中的重要科学问题，被应用于商品检索、图书馆书籍管理、网络图像安全审核等场景中，极大地提高了生产效率。此外，文字识别要求图像中的所有文本实例都被精准地检测和识别，不同于端到端的文字识别任务，文字检索任务更关注于搜寻用户所感兴趣的文本。 文字检索是从图像库中检索出包含特定字符串的图像，并且同时定位该字符串在图像中位置的过程（如图1所示），是场景文字理解中的重要科学问题，被应用于商品检索、图书馆书籍管理、网络图像安全审核等场景中，极大地提高了生产效率。此外，文字识别要求图像中的所有文本实例都被精准地检测和识别，不同于端到端的文字识别任务，文字检索任务更关注于搜寻用户所感兴趣的文本。
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