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摘要
现有的细粒度图像分类方法普遍依赖于大规模标注数据来训练鲁棒性强的
分类器。然而，这种标注过程，特别是涉及特定鸟类或汽车类别的精确标记，通
常需要专家参与，因此显著增加了数据获取的成本和复杂性。尽管传统的细粒度
图像分类方法在一定程度上能够解决细粒度问题，但仍然存在一些关键挑战。一
方面，基于局部部件定位的传统方法在判别区域的确定上较为粗糙，往往无法精
准地识别出具有显著鉴别力的图像区域。另一方面，在实际应用中，特别是针对
濒危和稀有物种的图像分类，数据收集面临巨大挑战。由于这些物种的样
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