【图像理解进阶】如何对猫猫的图片进行细粒度分类？

要实现猫图片的细粒度分类，需结合最新研究成果和高效的深度学习方法。以下是基于多模态融合和Transformer的SOTA方案及Python实现：

一、核心研究方法与数据集

1. 多模态时空特征融合

该方法整合图像视觉特征与拍摄时间、地理位置等辅助信息，通过早期特征注入和晚期动态融合提升分类精度。在猫分类中，可利用猫的分布地域（如布偶猫原产美国）或季节换毛特征增强判别力。

2. TransFG（Transformer for Fine-Grained Recognition）

基于ViT的改进模型，通过滑动窗口生成重叠Patch，整合多层注意力权重定位关键区域，并引入对比损失扩大类间差异。在斯坦福狗等数据集上已验证其SOTA性能，适用于猫品种的细微特征区分。

3. 数据集选择

• 牛津-IIIT Pet Dataset：包含37类宠物（含猫品种），提供头部ROI和分割标注，适合细粒度分类。
• Kaggle野生大猫数据集：10种野生猫科动物，适合验证模型泛化能力。