分类激活图增强的图像分类算法

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tonight000
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分类激活图(CAM)具有稀疏、不连续、不完整等问题,并且目前大部分研究仅将其用于可视化分析。基于此,首先利用扩张卷积设计了自动加权的多尺度特征学习来弥补分类激活图存在的问题,并将该多尺度特征与分类激活图生成方法结合,设计了多尺度分类激活图生成方法。进一步,将该多尺度的分类激活图嵌入到网络中构成了端到端的结构,实现分类性能增强的目的。以残差网络ResNet为骨干网络,提出了分类增强模型ResNet-CE。在三个公开数据集CIFAR10、CIFAR100和STL10上,对该模型进行了大量的实验。实验表明:Re
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