| 基于雙注意力和多區域檢測的細粒度圖像分類 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：793 K | |
| 標簽： 細粒度圖像分類 注意力機制 區域檢測 | |
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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，提出了一種結合雙注意力機制和多區域檢測的細粒度圖像分類方法。多區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域，然后通過特征提取網絡提取辨別性局部區域的特征并與全局特征相融合。同樣，更精確的特征提取網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域檢測相結合，所提出的方法在3個公開的細粒度圖像數據集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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