干货|南京大学博士魏秀参：针对细粒度图像任务的深度卷积特征选择与融合

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上周四晚南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生魏秀参，给我们作了了针对细粒度图像任务的深度卷积特征选择与融合的精彩分享。

魏博士针对细粒度图像（fine-grained images）检索（无监督）和分类（有监督）任务，探索了深度卷积神经网络中对卷积特征描述子（Convolutional descriptors）进行选择的合理性和有效性，并给出了对选择后卷积特征融合的有效方法。

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