基于雙注意力和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>793 K
標簽： 細粒度圖像分類 注意力機制 區(qū)域檢測
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文檔介紹：有效地檢測具有辨別性的局部區(qū)域和更準確地提取圖像的細粒度特征有助于提高細粒度圖像的分類效果。為此，提出了一種結(jié)合雙注意力機制和多區(qū)域檢測的細粒度圖像分類方法。多區(qū)域檢測旨在通過類別標簽學習定位到具有辨別性的圖像區(qū)域，然后通過特征提取網(wǎng)絡提取辨別性局部區(qū)域的特征并與全局特征相融合。同樣，更精確的特征提取網(wǎng)絡能夠提取圖像細粒度的特征。因此，通過將雙注意力機制和多區(qū)域檢測相結(jié)合，所提出的方法在3個公開的細粒度圖像數(shù)據(jù)集CUB-200-2011、StanfordCars和FGVC Aircraft上分別達到了88.3%、94.5%和92.3%的準確率。
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