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摘要
本发明提出了一种基于注意力转移机制的细粒度图像分类方法,用于提高细粒度图像分类精度。实现步骤为：获取包含细粒度图像的训练样本集和测试样本集；构建全局感知网络和注意力转移网络模型；利用训练样本集对全局感知网络和注意力转移网络进行训练；用训练好的全局感知网络和注意力转移网络对测试样本集进行分类。本发明通过设计全局感知网络和注意力转移网络对图像进行联合特征提取,使网络在提取了全局特征和判别区域特征的基础上,进一步提取了不同判别区域之间的语义相关性,从而加强了网络的特征提取能力,有效提高了细粒度图像分类准确率。
- 出版日期2019-9-6
- 单位西安电子科技大学
