【摘 要】
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随着智能时代快速到来,计算机视觉领域对图像的分类任务不仅仅限于划分出物体的种属,更需要对同一种属的物体图像进行更加精细的子类识别。因此,本文使用了深度学习的方法对主流的细粒度图像分类数据集展开识别研究。本文主要研究内容有:1、对主流细粒度图像分类任务应用的数据集分析,进行合理划分便于后续研究工作。2、基于弱监督数据增强网络（Weakly Supervised Data Augmentation N
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随着智能时代快速到来,计算机视觉领域对图像的分类任务不仅仅限于划分出物体的种属,更需要对同一种属的物体图像进行更加精细的子类识别。因此,本文使用了深度学习的方法对主流的细粒度图像分类数据集展开识别研究。本文主要研究内容有:1、对主流细粒度图像分类任务应用的数据集分析,进行合理划分便于后续研究工作。2、基于弱监督数据增强网络（Weakly Supervised Data Augmentation Network,WS-DAN）方法,介绍主流特征提取网络VGG、Inception和Res Net,并使用了迁移学习的技术确定Res Net 152为特征提取网络。3、通过Res Net 152预训练模型提取出全局特征,其次利用深度可分离卷积在特征区域上提取出部分注意力区域。4、提出了一种基于注意力自身线性融合（Attention-Attention Bilinear Pooling,AABP）的细粒度分类算法,能够有效的区分类间微小差异,减少背景因素的干扰。5、整合2-4的工作将提取到的注意力区域,以单模多态的方式增强数据并在AABP算法中进行线性融合,以提升最终分类的精度。最后,主流算法与本文方法通过实验进行对比分析,得到最终结果表明,该方法在数据集CUB-200-2011上top1准确率达到89.9%,在Stanford Dogs数据集上top1准确率达到90.0%,在Stanford Cars数据集上top1准确率达到95.2%,在FGVC-Aircraft数据集上top1准确率达到94.1%。与主流网络模型的实验结果相比均有所提高。
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