【摘 要】
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细粒度图像分类是在粗粒度图像分类基础上展开的进一步研究,目的是首先通过计算机将物体的大类分类正确,再根据分类目标之间存在的细小差异将不同子类分类出正确结果。在利用深度学习解决此类问题时,由于细粒度图像分类任务中类间的局部特征差异微小,所以进行分类任务的模型需要能够很好地提取到细微的局部特征信息,从而保证分类结果的准确性。根据总结目前细粒度图像分类的方法和对所存在问题的思考,本文的主要工作将通过以下
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细粒度图像分类是在粗粒度图像分类基础上展开的进一步研究,目的是首先通过计算机将物体的大类分类正确,再根据分类目标之间存在的细小差异将不同子类分类出正确结果。在利用深度学习解决此类问题时,由于细粒度图像分类任务中类间的局部特征差异微小,所以进行分类任务的模型需要能够很好地提取到细微的局部特征信息,从而保证分类结果的准确性。根据总结目前细粒度图像分类的方法和对所存在问题的思考,本文的主要工作将通过以下两个方面进行阐述和解析:1)人工设计特征和强监督模式需要进行人工标注,此过程费时费力受主观因素影响大;并且同一个子类因姿态和位置不同也会使类间方差变大从而干扰分类结果。使用两级注意力模型进行改进,通过物体级模块中的显著性区域网络实现物体的定位;部分级模块中的谱聚类算法对具有高判别区域进行检测分类,建立局部与整体的联系最终完成分类。改进后的模型最终在CUB-200-2011、Stanford-Cars、FGVC-Aircrafts三个常用的细粒度图像分类数据集得到了86.5%、92.3%、88.5%的分类精度,相较于一些相关算法精度有所提升。2)分类目标中的背景干扰或者遮挡容易对分类产生干扰;并且部分子类之间存在微小的差异不易分辨,这些问题导致分类准确率下降。通过YOLOv3目标检测算法来消除目标以外的信息干扰,然后在B-CNN上下两个分支网络中分别加入CBAM注意力模块加强对局部特征提取的能力。改进后的模型依然在上述的三个数据集上进行实验,最终得到了86.1%、92.6%、88.8%的分类精度。通过与近年来相关算法进行对比,证明了改进后算法的有效性;并且相比原基础模型B-CNN的分类精度提升幅度分别达到2.0%、1.3%、2.7%。
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