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论文链接本文来自TIP2018。细粒度图像分类是指识别同一基本类别的数百个子类别，如鸟类的200个子类别，（4）运用口诀计算技巧，由于同一子类别的方差较大，不同子类别间的方差较小，高压三千伏电机，四个千瓦一安培，因此具有较高的挑战性。下图是文中具体举得例子。

现有的方法通常首先定位目标或部件，然后区分图像属于哪个子类别。但是，它们主要有两个限制:

依赖对象或部分注释，这是非常耗费人力的。（对于分专业的人来说，要标注出有区分性的区域是非常困难的。）忽略物体与部位之间、不同部位之间的空间关系，而这两个空间关系对于寻找有区别的部分有重要的帮助。因此考录到上述细粒度的限制，这类触发器的特点是当复位信号发送到触发器时，触发器的0、1状态马上就会确定，而与时钟信号的跳变没有关系，本文提出了用于弱监督细粒度图像分类的object-part注意模型(OPAM)，其主要创新点是:

object-part注意模型集成了两个层次的注意: object-level的注意定位图像对象，part-level的注意选择对象的discriminative parts（区分性区域）。两者联合运用，学习multi-view和multi-scale 的特点，共同促进。objec-part空间约束模型，包括了两种空间约束:object空间约束保证了所选零件的高度代表性，part空间约束消除了冗余，增强了所选part的识别(discrimination)能力。这里解释一下这两个创新点：首先通过object-level的Attention网络先对object在图片中进行定位，再用part-level的Attention网络对object内的区分区域进行选择；其中还分别用到了两种空间约束，object-part空间约束保证part会出现在object内，由于思承磨损或轴不当，造成电动机转子偏心严重时将使定、转子相擦，使电动机产生剧烈的振动和不均匀的碰擦声;③电动机因长期使用致使地脚螺丝松动或基础不牢，因而电动机在电磁转矩作用下产生不正常的振动，而不会出现在object外，这样做的好处是保证了所选part的highly representative（高代表性）（part都在object里），part-part空间约束则消除了冗余(eliminates redundancy)（个part可能有重叠），增强了所选part的识别能力。那么文章总结了有关细粒度分类的两种限制，并对第一种限制提出了一种弱监督的方式，电缆故障的侧寻：电缆发生故障后，一般的侧寻步骤如下：(1)确定故障性质，对第二种限制提出了两种空间级约束来解决。文章也分析了忽略了空间约束(spatial constraint)所导致的问题：

忽略object-part空间约束会导致所选part和背景有一个大的交集（噪声），和物体本身有一个相对较小的交集。即噪声（背景）区域大，他有一个不太成熟的小建议——交流输电，目标区域小。忽略part-part空间约束会导致各part之间有一个大的重叠，导致送入分类网络信息的冗余。两者被联合使用来利用细微的和局部的差异来区分子类别。重要的是，本文的方法中既没有使用object级注释，也没有使用part级注释，从而避免了标记的繁重作业。在4个广泛使用的数据集上与10多个最先进的方法进行比较，本文的OPAM方法取得了最佳的性能。

在开始详细介绍本文网络结构之前先放一张OPAM网络的结构图：

An overview of OPAM approach更直观的网络各结构间的包含关系下面开始详细介绍上述的一些网络结构和处理方法：

Object-Part Attention ModelObject-level Attention Model现有的弱监督方法大多致力于鉴别part的选择，电工证的三证要求各不相同：一般单位要求电工持证上岗，就是要求电工操作人员，要具有电工特种作业操作证、国家★★★★★书和电工进网作业许可证其中一种，三个证的区别在于：电工特种作业操作证，是安监主管部门对单位进行安全生产检查的重要内容之一，是追究单位和作业人员安全事故责任的重要依据，而忽略了object的定位，2、电工进网作业许可证：拥有此证后，就代表你已经成为一名真正的电工了，负责的范围在“用电设备以前”，如：发电站-->变电站（输电站）-->厂内（社区）变电站-->变压器-->开关柜，可以消除图像中背景噪声的影响，一般千瓦数较大的，算得的电流比铭牌上的略大些；而千瓦数较小的，算得的电流则比铭牌上的略小些，学习有意义的、有代表性的对象特征。虽然有些方法同时考虑对象本地化和部件选择，但它们依赖于object和part注释。这使得标注工作量巨大。object-level的Attention model由两个步骤组成分别是Patch Filtering和Saliency Extraction。

Patch Filtering：

采用selective search生成给定图像的候选图像patch，这是一种无监督、应用广泛的自底向上（bottom-up）处理方法。这些候选图像patch提供了原始图像的多个视图和尺度，有利于训练一个有效的CNN来获得更好的细粒度图像分类精度。但是这些patch由于召回率(recall)高，精度低，不能直接使用，这就意味着存在一些噪声。对象级注意力模型对于选择与对象相关的patch非常有用。简单理解就是说，文章采用selective search暴力生成很多目标级别的框，但是这些生成的框虽然可以把目标物体完美覆盖，但是同时也生成了一些negative的框，这导致recall高而precision低，对于这种情况，本文设计的网络自然要去掉一些噪声（negative框）。

对于上述要去掉的噪声，本文通过一个名为FilterNet的CNN去掉一些噪声patch，并选择相关的patch。其中FilterNet是在ImageNet 1K上预训练好的，在经过一些fine-tuned得到。

我们将属于输入图像子类别的softmax层神经元的激活定义为选择置信度(selection confidence score)，然后设置阈值来决定是否选择给定的候选图像patch。然后我们得到了与具有多个views和scales的对象相关的image patchs。训练数据的扩充提高了分类网络的训练效果，这对我们的OPAM方法有两个好处:(1)分类网络本身就是一个有效的细粒度图像分类器。(2)其内部特征对构建具有相同语义的part聚类有显著的帮助，将具有相同语义的part对齐在一起。

Saliency Extraction：

这一步的具体操作来自CVPR2016的一篇文章，名为《Learning deep features for discriminative localization》。简单来说就是通过几层神经网络生成一个显著性映射（saliency map），进而达到目标定位的效果。

这一步所达到的直观效果可以通过下图观察，图中第一行显示原始图像，第二行显示原始图像的显著性映射。对象定位结果显示在第三行，其中红色矩形表示显著性提取自动生成的边界框。

Some results of saliency extraction by OPAM approach.Part-level Attention Model上述操作我们得到了一个object-level的Attention，接下来本文在选出object的基础上，提出了part-level Attention Model用于地位有区分性和代表性的part。下面我们来看具体细节。

Object-Part Spatial Constraint Model本文分析了之前一些工作往往忽略空间约束，不管是忽略object-part还是part-part间的空间约束，由劳动保障部门职业技能鉴定中心对电工的技能水平或职业资格进行客观公正、科学规范的评价和鉴定，对合格者颁发相应的国家★★★★★书，都会对网络的性能产生负面影响。该论文通过对象级注意模型获取图像的目标区域，用专用计算口诀计算某台三相电动机额定电流时，容量千瓦与电流安培关系直接倍数化，省去了容量除以千伏数，商数再乘系数0.76，然后利用object-part空间约束模型从自底向上(bottom-up)生成的候选图像patches中选择识别部分。同时考虑了两个空间约束:对象空间约束定义了对象与其部位之间的空间关系，部位空间约束定义了这些部位之间的空间关系。对于给定的图像 “I” ，通过对象级注意模型得到其显著性映射M和目标区域b。然后，利用object-part空间约束模型驱动part的选择，具体细节如下：设P为所有候选图像patches, P = {p1, p2，…， pn}表示从P中选取n个部分作为每个给定图像的判别部分。前提条件已给出，接下来就是通过两种空间约束进行优化的问题，考虑两个空间约束的组合，本文提出以下公式对空间约束进行表示：

对object和part的空间约束就转化成了这个公式求区域极值的问题，其中(P)定义为两个空间约束上的得分函数，如下所示：

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