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
文檔大小：793 K
標(biāo)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(zhǔn)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(biāo)簽學(xué)習(xí)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(luò)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(luò)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(zhǔn)確率。
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