【摘 要】
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细粒度的图像分类（fine-grained image categorization）是图像分类领域的子分支,由于待分类的图像之间存在着大的类内差异和较小的类与类之间差异,因此该类任务相比于传统的图
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细粒度的图像分类（fine-grained image categorization）是图像分类领域的子分支,由于待分类的图像之间存在着大的类内差异和较小的类与类之间差异,因此该类任务相比于传统的图像分类任务,具有更大的挑战性和实现难度。本文提出了一种基于2级视觉注意力模型的细粒度图像分类方法,同时为了提高局部特征的区分能力,采用K-Means算法对局部特征进行分类,从而能有效地筛选局部特征。为了验证所提方法,在CUB-200-2011、Cars-196、Stanford-III Pet和Oxford F
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