基于雙注意力和多區(qū)域檢測(cè)的細(xì)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(biāo)簽: 細(xì)粒度圖像分類 注意力機(jī)制 區(qū)域檢測(cè) | |
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文檔介紹:有效地檢測(cè)具有辨別性的局部區(qū)域和更準(zhǔn)確地提取圖像的細(xì)粒度特征有助于提高細(xì)粒度圖像的分類效果。為此,提出了一種結(jié)合雙注意力機(jī)制和多區(qū)域檢測(cè)的細(xì)粒度圖像分類方法。多區(qū)域檢測(cè)旨在通過(guò)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(guò)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(xì)粒度的特征。因此,通過(guò)將雙注意力機(jī)制和多區(qū)域檢測(cè)相結(jié)合,所提出的方法在3個(gè)公開(kāi)的細(xì)粒度圖像數(shù)據(jù)集CUB-200-2011、StanfordCars和FGVC Aircraft上分別達(dá)到了88.3%、94.5%和92.3%的準(zhǔn)確率。 | |
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