【摘 要】
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细粒度图像识别专注于同一大类的不同子类的图像目标。随着图像识别技术在各个领域落地,对物体类别精细划分的需求日益凸显,细粒度图像识别逐渐成为研究热点。针对细粒度图像识别中类间差异小类内差异大的难点,目前的研究工作主要关注如何学习图像的判别特征,主流的研究方向包括定位判别区域、学习细粒度特征和数据增强策略。本文从定位判别区域和数据增强策略两个方向开展了以下研究:1)提出了一种基于通道注意力机制和区域增
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细粒度图像识别专注于同一大类的不同子类的图像目标。随着图像识别技术在各个领域落地,对物体类别精细划分的需求日益凸显,细粒度图像识别逐渐成为研究热点。针对细粒度图像识别中类间差异小类内差异大的难点,目前的研究工作主要关注如何学习图像的判别特征,主流的研究方向包括定位判别区域、学习细粒度特征和数据增强策略。本文从定位判别区域和数据增强策略两个方向开展了以下研究:1)提出了一种基于通道注意力机制和区域增强的细粒度图像识别方法。该方法首先利用通道注意力机制获取原图像的关键区域,其次通过区域增强方式迫使网络关注细粒度图像的细节区域,最后在弱监督数据集上利用目标区域和细节信息联合构建模型。该方法结合注意力机制和数据增强策略建立模型,既能消除背景噪声又可以关注细粒度图像的细节区域。在多个细粒度图像数据集上,实验结果表明本方法能有效提升细粒度图像的识别精度。2)提出了一种基于多粒度对抗损失的细粒度图像识别方法。该方法首先采用数据增强策略在原图像构建多粒度图像从而突出细粒度图像的细节信息,其次通过渐进式学习策略在深度卷积网络中融合多粒度图像的特征,最后设计了多粒度对抗损失函数来补偿因破坏空间信息引入的噪声。因此,该方法在网络中可以高效学习多尺度的局部信息。实验结果表明,该方法能够有效学习判别特征,有助于提高识别精度。
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