基于深度学习的细粒度图像分类算法研究

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深度学习是研究图像分类的重要手段之一。作为图像分类的重要子类任务,细粒度图像分类由于其研究对象是同一大类物体下的各个子类,有着众多应用场景,同时由于子类的类间相似度小与同一子类内差异大导致分类难度高,普通深度卷积神经网络难以在细粒度图像分类任务上取得优异的分类性能,本文针对这些问题构建了弱监督的细粒度图像分类模型,并在基准数据集上进行了实验,具体研究内容如下:(1)针对仅以单一卷积层进行特征提取而导致细粒度图像特征没有被有效解析的问题,使用双路神经网络并行提取细粒度图像不同的语义信息,通过多项式核低位映射,再将双路特征进行组合以得到判别性强的特征,并对特征提取的网络模型进行改进,提出了优化残差块的基础模型,通过加强残差块内的信息流动,让网络更有效的提取特征。在不同的细粒度数据集上进行实验均取得较好的效果。(2)通过使用学习率寻找器和学习率控制器,寻找出一个Epoch内的最佳学习率作为初始超参数并对该学习率做多周期控制、单周期控制等使损失函数快速下降,快速拟合参数空间,实验表明有效的加速了模型的收敛。(3)为了提高分类精度并降低计算复杂度,本文通过引入非对称多分支网络,先对所提取的特征用1×1的卷积核滤波器进行判别,再分出支路同时关注局部特征和全局特征,将不同的支路使用加权策略进行相加,并将提出的优化残差块基础模型作为该网络的特征提取器,总体实验表明在不同的细粒度图像数据集上分类精度均得到了明显提升。
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