本周魏秀参博士针对细粒度图像任务的深度卷积特征选择与融合分享，大家对有啥问题
图片很大比如(1600*1200)，用CNN检测小目标（48*48），有什么方法推荐？
■网友
在图像分类任务中，小的物体的分类或者检测精度一般比较差，请问魏博士，如何提升小的物体的分类准确度？
■网友
传统基于小波变换的图像融合问题中，小波基的选择以及融合原则是需要很大的经验设计的，请问使用基于深度学习的图像融合方法的融合原则是什么呢？谢谢！——————————————————--分割线————————————————————补充个问题:魏博士这篇工作有相应的文章吗？我想看下具体用的那个网络学的特征，然后还有一个问题是，我看PPT中讲到利用特征tensor作为最终的特征，那么在卷积池化的过程中，特征图尺寸会变小（与原始图差距变大），用的是什么方法把对应的筛选出来的特征映射回去呢？谢谢！
■网友
我想问下魏博士如果物体很小（有些类似于信息隐藏在图片中）。 能否使用cnn提取出其中细微的差别出来。。。。
■网友
细粒度文章无论标题是detection, category,classification。落脚都在分类，并没有发现检测细粒度目标的文章，检测也就是以mAP为指标，输出图片中目标类别和包围框的任务。有没有谁看过细粒度检测的文章？或者说明下为什么细粒度方向大家都默认分类？而不检测
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