基于零件的表示学习

Part-based Representation Learning是一种计算机视觉领域的技术，旨在通过分解物体为多个部分来学习更细粒度的特征表示。该方法通过捕捉物体各部分之间的空间关系和局部特征，提高模型对复杂物体结构的理解能力，从而在目标检测、姿态估计和图像识别等任务中具有更高的准确性和鲁棒性。其核心目标是构建能够有效利用物体部分信息的表示模型，以增强视觉任务的性能和泛化能力。