AI的确能像东谈主类巨匠一样别离狗的品种吗？

有一天漫步时，我看到一只毛茸茸的白色小狗，心想：“那是比熊犬照旧马耳他犬？”无论我怎样仔细看，它们看起来都险些一模一样。关于哈士奇和阿拉斯加雪橇犬、柴犬和秋田犬，我老是心神吞吐。专科兽医和征询东谈主员怎样一眼就发现差异？他们海涵的是什么？

在开发PawMatchAI依次的过程中，这个问题一直萦绕在我的脑海中。有一天，在致力于晋升模子的准确性时，我剖判到当我识别物体时，我并不会一次性处理通盘细节。违犯，我会先瞩目到合座步地，然后再将瞩观点鸠集在特定特征上。这种“由粗到精”的处理花样是否是巨匠如斯准确地识别相似犬种的要道？

深入征询后，我就怕发现了一篇贯通科学论文，阐发东谈主类的视觉识别依赖于多档次特征分析。巨匠们不仅会记着图像，还会分析结构化特征，举例：

合座体格比例（大型犬与袖珍犬、方形与细长形骸形） 头部特征（耳朵步地、口鼻长度、眼睛间距） 毛皮的质地和分散（柔嫩、卷曲、光滑、双层、单层） 神气和图案（特定符号、色素分散） 步履和姿势特征（尾巴姿势、行走花样） 张开剩余95%

这让我再行想考了传统的CNN（卷积神经网罗）。天然它们在学习局部特征方面特地宏大，但它们并莫得像东谈主类巨匠那样明确别离要道特征。违犯，这些特征纠缠在数百万个参数中，莫得明确的可解释性。

因此，我遐想了形态特征索求器，这种依次不错匡助东谈主工智能以结构化档次分析品种——就像巨匠所作念的那样。这种架构卓绝海涵体格比例、头部步地、外相质地、尾联结构和神气图案，使东谈主工智能不仅能看见物体，还能剖判它们。

PawMatchAI是我的个东谈主名堂，不错识别124种狗品种，并字据用户偏好提供品种比较和保举。若是你有兴味，不错在Hugging Face Space上尝试，或者在GitHub上稽查这个依次的完好代码：

HuggingFace: PawMatchAI GitHub：PawMatchAI在本文中，我将深入探讨这种受生物启发的遐想，并共享怎样将简便的日常不雅察荡漾为实用的AI科罚有操办。

1.东谈主类视觉与机器视觉：两种天地之别的感知天下的花样

滥觞，我以为东谈主类和东谈主工智能识别物体的花样相似。但在测试了我的模子并征询了贯通科学后，我发现了一件令东谈主骇怪的事情，东谈主类和东谈主工智能处理视觉信息的花样骨子上皆备不同。这绝对改变了我对基于东谈主工智能的识别的看法。

东谈主类视觉：结构化和自稳健

东谈主类视觉系统在识别物体时盲从高度结构化但生动的依次：

先看大局：咱们的大脑起原扫描物体的合座步地和大小。这即是为什么唯一看一眼狗的空洞，咱们就能很快判断它是大型犬照旧袖珍犬。就我个东谈主而言，这老是我发现狗时的第一直观。 海涵要道特征：接下来，咱们的瞩观点会自动转化到最能别离一个品种和另一个品种的特征上。在征询过程中，我发现专科兽医频繁强调耳朵步地和口鼻长度当作品种识别的主要操办。这让我剖判到巨匠是怎样快速作念出决定的。 从教养中学习：咱们见的狗越多，咱们的识别过程就越完善。第一次看到萨摩耶的东谈主可能会海涵它蓬松的白色外相，而教养丰富的狗好奇者会立即认出它独有的“萨摩耶浅笑”，即独有的上翘嘴形。

CNN怎样“看”天下

卷积神经网罗（CNN）盲从皆备不同的识别计谋：

难以解释的复杂系统：CNN照实不错学习爽直单的边际和纹理到高等特征的模式，但通盘这些都发生在数百万个参数中，因此很难剖判模子的确海涵的是什么。 当AI耻辱配景中的狗时：我碰到的最令东谈主憎恨的问题之一是，我的模子老是字据周围环境作假地识别品种。举例，若是一只狗在雪地里，它险些老是会猜出它是西伯利亚哈士奇，即使品种皆备不同。

2.形态特征索求器：来自贯通科学的启发

（1）中枢遐想理念

在PawMatchAI的通盘这个词开发过程中，我一直在尝试让模子像东谈主类巨匠一样准确地识别外不雅相似的狗品种。但是，我早期的尝试并莫得按筹算进行。滥觞，我觉得测验具有更多参数的更深层CNN会晋升性能。但无论模子变得何等宏大，它仍然无法识别相似的品种，会把比熊犬误觉得马耳他犬，或者把哈士奇犬误觉得爱斯基摩犬。这让我不禁怀疑：东谈主工智能的确能通过变得更大、更深来剖判这些轻微的差异吗？

然后，我记忆起我曩昔瞩目到的一件事，当东谈主类识别物体时，咱们不会一次性处理通盘的事情。咱们起原稽查合座步地，然后冉冉放大细节。这让我料到，若是CNN不错效法东谈主类的物体识别民俗，从合座形态动手，然后海涵细节特征，会怎样样？这会晋升识别能力吗？

基于这个想法，我决定不再简便地让CNN变得更深，而是遐想一个更结构化的模子架构，最终栽种了三个中枢遐想原则：

明确的形态特征：这让我动手想考我方的问题——专科东谈主士究竟在海涵什么？事实解释，兽医和品种巨匠不单是依靠直观，他们盲从一套明确的程序，专注于特定的特征。因此，我莫得让模子“估计”哪些部分很要紧，而是将其遐想为径直从这些巨匠界说的特征中学习，使其决策过程更接近东谈主类贯通。 多模范并行处理：这相宜我的贯通瞻念察——东谈主类并不是线性地处理视觉信息，而是同期海涵不同档次的特征。当咱们看到一只狗时，咱们不需要先完成对合座空洞的分析，然后再不雅察局部细节；违犯，这些过程是同期发生的。因此，我遐想了多个并行特征分析器，每个分析器都海涵不同模范的特征，它们协同责任，而不是按端正责任。 为什么特征之间的联系比单个特征更要紧：我剖判到，仅凭单个特征平素不及以详情品种。识别过程不单是是识别单个特征，还在于它们怎样相互作用。举例，若是一只狗体格修长，毛发短、耳朵尖，那么它可能是杜宾犬。但若是雷同的组合出目下一个矮胖紧凑的体型上，那么它更可能是波士顿梗犬。明显，特征之间的联系频频是别离品种的要道。

（2）五种形态特征分析仪的工夫完结

每个分析器使用不同的卷积核大小和层来处理各式特征：

体格比例分析仪

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# 使用大型卷积内核（7×7）来拿获合座的体格特征

'body_proportion': nn.Sequential(

nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=7， padding=3)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()

起原，我尝试使用更大的核，但发现它们过于海涵配景。我最终使用（7×7）核来捕捉合座形态特征，就像犬科动物巨匠起原瞩目到狗是大、中照旧小，以及它的体形是方形照旧矩形一样。举例，在识别访佛的袖珍白色品种（如比熊犬与马耳他犬）时，体格比例平素是起原的别离点。

头部特征分析仪

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#中型卷积内核（5×5）恰当用于分析头部结构

'head_features': nn.Sequential(

nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=5， padding=2)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()

头部特征分析器是我测试最庸俗的部分。工夫挑战在于头部包含多个要道识别点（耳朵、口鼻、眼睛），但它们的相对位置关于合座识别至关要紧。最终使用5×5卷积核的遐想允许模子学习这些特征的相对位置，同期保抓狡计散伙。

尾部特征分析仪

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'tail_features': nn.Sequential(

nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=5， padding=2)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()

尾巴平素只占图像的一小部分，并且步地互异。尾巴步地是某些犬种的要道识别特征，举例哈士奇进取卷起的尾巴和萨摩耶向后卷起的尾巴。最终科罚有操办使用与头部分析仪访佛的结构，但在测验过程中加入了更多量据增强（举例立地编订和旋转）。

毛皮特征分析仪

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# 小的内核（3×3）不错更好地捕捉毛皮纹理

'fur_features': nn.Sequential(

nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()

毛发纹理和长度是别离视觉上相似的品种的要道特征。判断毛发长度时，需要更大的感受野。通过践诺，我发现堆叠两个3×3卷积层不错晋升识别准确率。

颜色模式分析仪

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#神气特征分析仪：分析神气分散

'color_pattern': nn.Sequential(

# 第一层：捕捉基本的神气分散

nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

# 第二层：分析神气图案和符号

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=3， padding=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()，

# 第三层：整合神气信息

nn.Conv2d(128， 128， kernel_size=1)，

nn.BatchNorm2d(128)，

nn.ReLU()

神气模式分析仪的遐想比其他分析仪更复杂，因为很难别离心气自己过头分散模式。举例，德国牧羊犬和罗威纳犬都有玄色和棕褐色的外相，但它们的分散模式不同。三层遐想允许模子起原拿获基本神气，然后分析分散模式，终末通过1×1卷积整合这些信息。

（3）特征交互与会通机制：要道打破点

为每个特征配备不同的分析器很要紧，但让它们相互作用是最要道的部分：

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# 特征瞩目机制：动态调理不同特征的要紧性

self.feature_attention = nn.MultiheadAttention(

embed_dim=128，

num_heads=8，

dropout=0.1，

batch_first=True

# 特征联系分析器：分析不同形态特征之间的计议

self.relation_analyzer = nn.Sequential(

nn.Linear(128 * 5， 256)， #五种形态学特征的组合

nn.LayerNorm(256)，

nn.ReLU()，

nn.Linear(256， 128)，

nn.LayerNorm(128)，

nn.ReLU()

#特搜集成器：智能地结合通盘特征

self.feature_integrator = nn.Sequential(

nn.Linear(128 * 6， in_features)， # 五个原始特征+一个联系特征

nn.LayerNorm(in_features)，

nn.ReLU()

多头瞩观点机制关于识别每个品种最具代表性的特征至关要紧。举例，短毛品种更依赖于体型和头部特征进行识别，而长毛品种则更依赖于外相的质地和神气。

（4）特征联系分析器：为什么特征联系如斯要紧

经过数周的波折，我终于剖判到我的模子艰苦一个要道元素——当咱们东谈主类识别某样东西时，咱们不会只记着个别细节。咱们的大脑会把这些点畅达起来，将特征计议起来酿成一个完好的图像。特征之间的联系与特征自己一样要紧。一只长着尖耳朵和蓬松毛发的小狗很可能是博好意思犬，但一只大狗身上有雷同的特征可能标明它是萨摩耶犬。

因此，我构建了特征联系分析器来体现这一认识。我莫得单独处理每个特征，而是将通盘五个形态特征畅达起来，然后将它们传递到畅达层。这让模子简略学习特征之间的联系，匡助它别离乍一看险些换取的品种，卓绝是在四个要道方面：

体格和头部合营：牧羊犬平素有狼一样的头和细长的体格，而斗牛犬则有广博的头部和肌肉发达、结子的体型。该模子学习这些关联，而不是分别处理头部和体格步地。 毛发和神气连合分散：某些品种的毛发类型特定，且平素伴有独有的神气。举例，边境牧羊犬频频有丧祭双色毛发，而金毛猎犬平素有长长的金色毛发。识别这些同期出现的特征不错晋升准确性。 头部和尾部成对的特征：尖耳朵和卷尾巴在朔方雪橇犬品种（如萨摩耶犬和哈士奇犬）中很常见，而下垂耳朵和直尾巴则是猎犬和西班牙猎犬品种的典型特征。 体格、毛发和神气三维特征空间：某些组合是特定品种的强有劲操办。体型魁伟、毛发短小、黑褐色的毛色险些老是指向德国牧羊犬。

通过海涵特征怎样交互而不是单独处理它们，特征联系分析器弥合了东谈主类直观和基于东谈主工智能的识别之间的差距。

（5）残差畅达：保抓原始信息完好

在前向传播函数的终末，有一个要道的残差畅达：

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#与残差畅达的最终集成

integrated_features = self.feature_integrator(final_features)

return integrated_features + x # Residual connection

这个残差畅达（+x）有几个要紧作用：

保留要紧细节：确保在海涵形态特征的同期，模子仍然保留原始暗意中的要道信息。 匡助深度模子更好地测验：在像ConvNeXtV2这么的大型架构中，残差不错防患梯度消散，从而保抓学习踏实。 提供生动性：若是原始特征依然有用，模子不错“跳过”某些调度，而不是强制进行无用要的转换。 效法大脑处理图像的花样：就像咱们的大脑同期分析物体过头位置一样，模子会并行学习不同的视角。

在模子遐想上，也接纳了访佛的想路，让不同的特征分析器同期运行，分别海涵不同的形态特征（如体型、毛发、耳形等），通过残差畅达，让这些不同的信息通谈相互补充，确保模子不会遗漏要道信息，从而晋升识别准确率。

（6）总体责任经由

完好的特征处理经由如下：

五个形态特征分析仪同期处理空间特征，每个分析仪使用不同大小的卷积层并海涵不同的特征。 特征瞩目机制动态调理对不同特征的海涵。 特征联系分析器捕捉特征之间的计议性，的确了解品种特征。 特征整合器将通盘信息（五个原始特征＋一个联系特征）结合起来。 残余畅达确保不会丢失原始信息。

3.架构经由图：形态特征索求器的责任旨趣

通过稽查该图，咱们不错领会别离出两条处理旅途：左边是有意的形态特征索求过程，右边是传统的基于CNN的识别旅途。

左旅途：形态特征处理

输入特征张量：这是模子的输入，包含来自CNN中间层的信息，访佛于东谈主类在稽查图像时起原赢得概略空洞的花样。 特征空间变换器将压缩的一维特征重塑为结构化的二维暗意，从而晋升模子捕捉空间联系的能力。举例，在分析狗的耳朵时，它们的特征可能分散在一维向量中，这使得模子更难识别它们的畅达。通过将它们映射到二维空间，这种调度使计议特征更缜密地计议在沿途，使模子简略同期处理它们，就像东谈主类自但是然地作念的那样。 2D特征图：这是调度后的二维暗意，如上所述，目下具有更多的空间结构，不错用于形态分析。 该系统的中枢是五个有意的形态特征分析仪，每个分析仪都侧重于狗品种识别的一个要道方面：

a.体格比例分析器：使用大型卷积核（7×7）来捕捉合座步地和比例联系，这是初步分类的第一步

b.头部特征分析器：使用中型卷积核（5×5）与袖珍卷积核（3×3）相结合，重心海涵头部步地、耳朵位置、口鼻长度和其他要道特征

c.尾部特征分析器：雷同使用5×5和3×3卷积核的组合来分析尾部步地、卷曲进度和姿势，这些频频是别离相似品种的决定性特征

d.毛皮特征分析仪：使用一语气的小卷积核（3×3），有意用于捕捉毛皮的纹理、长度和密度——这些轻微的特征

e.神气模式分析仪：接纳多层卷积架构，包括用于神气整合的1×1卷积，有意分析神气分散模式和特定符号

与咱们的眼睛在识别面部时本能地聚焦于最权贵的特征访佛，特征瞩目机制会动态调理其对要道形态特征的海涵，确保模子优先推敲每个品种最计议的细节。

正确旅途：程序CNN处理

原始特征暗意：图像的开动特征暗意。 CNN骨干（ConvNeXtV2）：使用ConvNeXtV2当作骨干网罗，通过程序深度学习依次索求特征。 分类器头：将特征调度为124个犬种的分类概率。

集成旅途

特征联系分析器不仅限于单个特征，它还会征询不同特征怎样相互作用，从而捕捉界说品种独有外不雅的联系。举例，“头部步地＋尾巴姿势＋外相质地”等组合可能指向特定品种。 特征整合器：整合形态特征过头联系信息，酿成更全面的暗意。 增强特征暗意：最终的特征暗意，结合原始特征（通过残差畅达）和从形态学分析赢得的特征。 终末，模子给出预测，字据原始CNN特征和形态分析的组合来详情品种。

4.形态特征索求器的性能不雅察

分析完通盘这个词模子架构后，最要紧的问题是：它的确有用吗？为了考证形态特征索求器的有用性，我测试了30张模子平素会耻辱的狗品种的像片。模子之间的比较裸涌现权贵的改良：基线模子正确分类了30张图像中的23张（76.7%），而添加形态特征索求器后，准确率晋升到90%（30张图像中的27张）。

这种改良不仅体目下数字上，还体目下模子别离品种的花样上。底下的热图裸露了在集成特征索求器之前和之后模子海涵的图像区域。

（1）剖判香肠犬独有的体格比例

让咱们先来看一下作假分类的案例。底下的热图裸露，若是莫得形态特征索求器，模子会作假地将香肠犬分类为金毛猎犬。

由于莫得形态特征，模子过于依赖神气和毛发纹理，而无法识别狗的合座结构。热图裸露，模子的瞩观点分散，不仅鸠集在狗的脸上，还鸠集在屋顶等配景元素上，这很可能影响了作假分类。 由于长毛香肠犬和金毛猎犬的毛色相似，模子受到误导，愈加防范名义的相似性，而不是别离体格比例和耳朵步地等要道特征。

这裸露了深度学习模子的一个常见问题：若是莫得稳健的教悔，它们可能会把瞩观点鸠集在作假的事情上并犯作假。在这里，配景烦闷使模子莫得瞩目到香肠犬的长体格和短腿，这使它与金毛猎犬别离开来。

但是，在整合形态特征索求器之后，模子的瞩观点发生了权贵转化，如底下的热图所示：

香肠犬瞩观点热图的主要不雅察散伙如下：

配景烦闷权贵减少。模子学会了忽略草木等环境元素，而愈加海涵狗的结构特征。 该模子的焦点已转化到香肠犬的面部特征，尤其是眼睛、鼻子和嘴巴，这些是品种识别的要道特征。与曩昔比拟，瞩观点不再分散，从而产生更踏实和更自信的分类。

这阐发了形态特征索求器不错匡助模子过滤掉不计议的配景杂音，并海涵每个品种的界说面部特征，从而使得其预测愈加可靠。

（2）西伯利亚哈士奇与其他朔方犬种的区别

关于雪橇犬来说，形态特征索求器的影响愈加彰着。底下是阁下索求器之前的热图，其中模子将西伯利亚哈士奇误分类为爱斯基摩犬。

从热图不错看出，该模子未能聚焦任何权贵特征，而是呈现出分散、不鸠集的瞩观点分散。这标明该模子概略情哈士奇的界说特征，从而导致作假分类。

大奶

但是，加入形态特征索求器之后，发生了紧要转变：

另一个让我印象长远的案例是将西伯利亚哈士奇与其他朔方犬种（如阿拉斯加雪橇犬）别离开来。正如你在热图中看到的那样，模子的瞩观点高度鸠集在哈士奇的面部特征上。

风趣风趣的是眼睛周围的黄色高亮区域。哈士奇标志性的蓝眼睛和独有的“面具”图案是它区别于其他雪橇犬的要道特征。模特还瞩目到哈士奇独有的耳朵步地，它比阿拉斯加雪橇犬的耳朵更小，更围聚头部，酿成一个独有的三角形。

最让我骇怪的是，尽管配景中有雪和红色浆果（这些元素可能会烦闷基线模子），但改良后的模子却很少海涵这些烦闷，而是专注于品种自己。

（3）热图分析回归

通过这些热图，咱们不错领会的看到形态特征索求器怎样改变了模子的“想考过程”，使其更接近巨匠的识别能力：

形态优先于神气：模子不再受名义特征（如毛皮神气）的影响，而是学会优先推敲体型、头部步地以及巨匠用来别离相似品种的其他特征。 动态分拨瞩观点：该模子展示了特征优先级的生动性：强调香肠犬的体格比例和哈士奇的面部符号，访佛于巨匠的识别过程。 增强的抗烦闷能力：模子学会忽略配景和非特征部分，即使在嘈杂的环境中也能保抓对要道形态特征的海涵。

5.潜在的阁下和畴昔的改良

通过这个名堂，我信服形态特征索求器的认识将不仅限于狗的品种识别。这一认识不错阁下于其他依赖于识别细粒度差异的鸿沟。但是，界说什么是“形态特征”因鸿沟而异，这使得径直可移植性成为一项挑战。

（1）细粒度视觉分类中的阁下

受生物分类旨趣的启发，这种依次关于别离具有轻微差异的物体卓绝有用。一些可能的骨子阁下包括：

医学会诊：肿瘤分类、皮肤病学分析和辐照学（X射线/CT扫描），医师依靠步地、纹理和范围特征来别离病情。 植物和虫豸识别：某些有毒蘑菇与可食用蘑菇特地相似，需要专科学问才能字据形态进行别离。 工业质地限定：检测制造产物中的微不雅弱势，举例电子元件中的步地作假或金属上的名义划痕。 艺术品和文物武断：博物馆和拍卖行平素依靠纹理图案、雕镂细节和材料分析来别离真品和假货，而东谈主工智能不错在这方面提供匡助。

该依次还不错阁下于监视和法医分析，举例通过步态分析、穿戴细节或刑事访谒中的车辆识别来识别个东谈主。

（2）挑战与畴昔改良

天然形态特征索求器依然解释了其有用性，但仍存在一些挑战和需要改良的方位：

特征采用生动性：刻下系统依赖于预界说特搜集。畴昔的增强功能不错纳入自稳健特征采用，字据对象类型动态调理要道特征（举例，狗的耳朵步地、鸟的翅膀结构）。 狡计散伙：尽管起原预测不错很好地膨大，但骨子部署标明狡计复杂性增多，对移动或镶嵌式诱惑组成了限定。 与先进架构的集成：将形态分析与调度器或自监督学习等模子相结合不错晋升性能，但会带来特征暗意一致性方面的挑战。 跨鸿沟稳健性：天然关于狗品种分类有用，但将这种依次阁下于新鸿沟（举例医学成像或植物识别）需要再行界说形态特征。 可解释性和小样本学习后劲：形态特征的直不雅性可能有助于低数据学习场景。但是，克服深度学习对大型符号数据集的依赖仍然是一个要道挑战。

这些挑战标明了该依次有待改良的方位，而不是其遐想上的根柢弱势。

论断

这一开发过程让我剖判到形态特征索求器不单是是一种机器学习工夫，更是让东谈主工智能更像东谈主类想考的一步。这种依次不是被迫地牵挂模式，而是匡助东谈主工智能专注于要道特征，就像巨匠所作念的那样。

除了狡计机视觉以外，这个想法还不错影响东谈主工智能推理、决策和更有用地解释信息的能力。跟着东谈主工智能的发展，咱们不仅要改良模子，还要塑造以更像东谈主类的花样学习的系统。

参考文件和数据来源

数据集来源

斯坦福狗数据集-Kaggle数据集A.起原来源于斯坦福视觉践诺室-ImageNet DogsB.援用： a.Aditya Khosla、Nityananda Jayadevaprakash、Bangpeng Yao和Li Fei-Fei著，《用于细粒度图像分类的新式数据集》。FGVC研讨会，CVPR，2011年。 Unsplash图片–从Unsplash获取了四个品种（比熊犬、香肠犬、柴犬、哈瓦那犬）的附加图片，用于扩凑数据集。

征询参考文件

DiCarlo，JJ， Zoccolan， D.， & Rust， NC (2012)著，《大脑怎样科罚视觉物体识别？》

图片包摄

本文中的通盘图像，除非另有讲明，均由作家本东谈主创作。

免责声明

本文中刻画的依次和依次基于我的个东谈主征询和践诺散伙。天然形态特征索求器在特定场景中阐述出了改良，但其性能可能会因数据集、扩充细节和测验要求而异。

本文仅用于讲授和信息共享办法。读者应字据其特定用例进行孤苦评估并调理依次。不保证其在通盘阁下依次中的有用性男性人体艺术。

发布于：海南省