【摘 要】
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细粒度图像分类的目的是找到细粒度图像所属的具体子类。近年来,随着深度学习的发展,强监督细粒度图像分类算法和弱监督细粒度图像分类算法都在细粒度图像分类任务中取得了不错的效果。这些细粒度图像分类算法都依赖于大量的训练样本。然而,在实际的生产和科研过程中,细粒度图像的获取成本高、难度大,因此传统的细粒度图像分类算法并不实用。本篇论文提出的带有注意力机制的全局和局部信息的嵌入网络（GLAE）,通过减少全局
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细粒度图像分类的目的是找到细粒度图像所属的具体子类。近年来,随着深度学习的发展,强监督细粒度图像分类算法和弱监督细粒度图像分类算法都在细粒度图像分类任务中取得了不错的效果。这些细粒度图像分类算法都依赖于大量的训练样本。然而,在实际的生产和科研过程中,细粒度图像的获取成本高、难度大,因此传统的细粒度图像分类算法并不实用。本篇论文提出的带有注意力机制的全局和局部信息的嵌入网络（GLAE）,通过减少全局和局部信息的损失并且引入额外的信息,更加适合小样本细粒度图像分类任务,从而提升小样本细粒度图像分类的准确度。本篇论文设计了一个带有层级结构的嵌入网络,减少了全局信息的损失。通过对嵌入网络中卷积块的池化层进行了讨论,减少了局部信息的损失。之后通过引入额外的注意力信息和一阶信息,让网络可以在不引入额外样本的情况下,获得额外信息。通过在常用的细粒度数据集中开展实验,证明了提出的网络结构在小样本细粒度图像分类任务中提升了分类的准确性。其中在Stanford Cars数据集上开展的5-way-5-shot实验中,提出的网络结构的分类准确度达到了91.18%。
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