【摘 要】
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细粒度图像分类属于计算机视觉中一个重要研究领域。与粗粒度分类任务不同,细粒度图像分类需要进一步对给定对象类别的各个子类之间的细微差别进行区分,对子类间的方差较小,因此具有很高的挑战性。细粒度图像分类的关键在于检测出子类间具有判别性信息的局部特征。深度卷积神经网络虽然能有效提取出图像的基本轮廓和纹理等特征信息,但由于特征表达能力受限,并不能满足细粒度图像分类的要求。针对以上问题,本文提出一种基于弱监
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细粒度图像分类属于计算机视觉中一个重要研究领域。与粗粒度分类任务不同,细粒度图像分类需要进一步对给定对象类别的各个子类之间的细微差别进行区分,对子类间的方差较小,因此具有很高的挑战性。细粒度图像分类的关键在于检测出子类间具有判别性信息的局部特征。深度卷积神经网络虽然能有效提取出图像的基本轮廓和纹理等特征信息,但由于特征表达能力受限,并不能满足细粒度图像分类的要求。针对以上问题,本文提出一种基于弱监督特征融合的细粒度图像分类方法RPNSCA-BCNN（RSCAB）,由目标获取网络和图像分类网络组成。目标获取网络通过改进的非极大值抑制算法优化区域建议网络,可精确定位目标对象、避免背景信息干扰并减少过拟合。图像分类网络将处理后的图像作为网络的输入,为克服类别易混淆,一种新的注意力机制Spatial-Channel Attention（SCA）被提出,在CNN中结合空间和通道注意力,使图像局部目标特征更丰富。图像分类网络融合多层特征映射对视觉注意力（即空间注意力和通道注意力）进行编码,改进了单一尺度特征表达能力不足的问题。本文提出的RSCAB方法不依赖人工标注信息,仅依靠图像的类别标签,为最后输出的特征图分配不同权重,抑制无用信息对分类的影响,提高RSCAB方法的分类准确率。通过CUB-200-2011、Stanford Cars和Oxford Flowers数据集对提出的RSCAB方法进行实验及分析。实验数据结果表明,RSCAB方法的分类准确率分别可达到86.9%、93.4%和98.3%,在CUB-200-2011和Stanford Cars数据集上比原B-CNN模型提升了2.8%和2.1%。
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