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摘要
本发明提出一种基于二阶VLAD稀疏自适应深度网络的图像分类方法,属于图像分类和深度学习技术领域。本发明首先从多个卷积层提取卷积特征,然后在每个卷积特征中获得相应的SASO-VLAD编码,最后汇总所有的SASO-VLAD编码,构建最终的多路径特征编码网络。该方法在现有端到端的VLAD编码模型基础上,使用稀疏自适应软分配编码的新编码方法作为权重系数,用一阶和二阶VLAD编码的级联作为最终的特征表示。对比NetVLAD模型,本发明的稀疏策略和二阶表示有效提高图像分类的有效性,多路径同时使用低、中、高等级特征来训练多个特征编码网络,比单级特征编码网络对图像特征的表示能力更强。
- 出版日期2018-9-6
- 单位华南理工大学
