基于注意力自身线性融合的弱监督细粒度图像分类算法

摘要：

随着人工智能的飞速发展,计算机视觉领域对图像的分类任务不仅仅限于识别出物体的大类,更需要对同一类别的图像进行更加细致的子类划分.为了有效区分出类间的微小差异以及减少背景因素的干扰,提出了一种基于AABP的细粒度分类算法.首先,通过Inception V3预训练模型提取全局图像特征,并利用深度可分离卷积在特征映射上预测出局部注意力区域;然后,应用弱监督数据增强网络(WS-DAN)的算法将增强后的图像反馈回网络中,以此加强网络的泛化能力,防止过拟合;最后,将进一步提取的注意力特征区域在AABP网络中进行线性融合,以提升分类的精度.实验结果表明,该算法在数据集CUB-200-2011上达到88.51％的准确率、97.65％的top5准确率,在Stanford Cars数据集上到89.77％的准确率、99.27％的top5准确率,在FGVC-Aircraft数据集上到93.5％的准确率、97.96％的top5准确率.

关键词：细粒度分类、线性融合、弱监督、数据增强、深度可分离卷积

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62066046

在线出版日期：2021-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1319-1325