基于点击深度模型的细粒度图像识别

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细粒度图像识别作为近年来的热门研究方向,在工业界的各个领域都发挥着重要的作用,但由于其目标旨在区分同种下类别之间的差异,其任务目标对象在视觉上的微小差异导致细粒度图像识别任务本身具有非常大的挑战。目前主流的细粒度图像识别方法之一就是双线性卷积神经网络,其主要的核心思想就是利用具有丰富表达能力的视觉特征对图像进行识别,虽然取得了不错的效果,但性能仍然有所不足。为了提高识别精度,本文通过引入点击数据构建了一种可以用来表达图像语义信息的点击特征,用于解决语义鸿沟的问题;在这基础上,进一步提出了点击深度模型的构建方法。该模型通过结合用户点击数据来同时捕捉图像中的视觉信息和语义内容,将得到的视觉特征和点击特征相结合用于对图像进行识别,这种新模型称之为(Click guided Bilinear Convolutional Neural Network)C-BCNN。特别值得注意的是,大规模的点击数据有严重的噪声和数据不均衡的缺点。针对于此,我们提出了一种弱监督学习方法来对模型参数进行训练学习。这种结合了弱监督学习方法的模型,称之为W-C-BCNN。这种新模型可以通过估计图片可靠性程度实现样本自动加权,从而使得更为可靠的样本在训练中贡献更大。本文在公开的狗的点击数据集上进行了充分的实验,结果表明:1)基于点击数据构建的点击特征在细粒度图像识别方面确实有着一定的效果;2)通过整合双线性卷积神经网络提取出的视觉特征和点击数据构建的点击特征的方法有效的改善了细粒度图像识别的效果;3)点击数据和视觉一致性能有效的帮助对图像的可靠性程度进行建模。从最终的实验数据结果来看,融入了点击特征的模型方法比传统的双线性卷积神经网络在训练误差上要低了18%,而加入弱监督学习的模型识别效果则比只带点击数据的深度模型又进一步的提高了2%。由此可见,我们的实验方法确实对细粒度图像识别有所改善。
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