颜色分类leetcode FGVR Tensorflow基线，此存储库包含使用TensorFlow进行FGVR分类的训练代码。此实现实现了可比较的最先进结果。FVGR是一种分类任务，其中类别内的视觉差异很小，并且可能会被图像中物体的姿势、视点或位置等因素所掩盖。

例如，加州鸥和环喙鸥的喙图案差异是正确分类的关键。与姿势和光照等类别内变化相比，这种差异很小。FVGR数据集通常涉及动物物种、汽车或飞机模型。以下是六个著名的FGVR数据集：

| 数据集 | 类别数量 | 每班平均样本数 | 训练集大小 | 测试集大小 |

| ------- | ------- | ------------- | ---------- | ---------- |

| 鲜花-102 | 10 | 1020 | 6149 | - |

| CUB-200-2011 | 200 | 29.97 | 5994 | 5794 |

| 斯坦福汽车 | 196 | 41.55 | 8144 | 8041 |

| 鸟类 | 550 | 43.5 | 23929 | 24633 |

| 飞行器 | 100 | 33.34 | 3333 | 3333 |

| 斯坦福犬 | 120 | 100 | 12000 | 8580 |

要求: Python 3+ [测试版本：3.4.7]