【摘 要】
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摘 要: 针对细粒度图像分类方法中存在模型复杂度较高、难以利用较深模型等问题，提出深度模型迁移（DMT）分类方法。首先，在粗粒度图像数据集上，进行深度模型预训练；然后，使用细粒度
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室（河南师范大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1304607);河南省高等学校重点科研项目(15A520080);河南师范大学博士科研启动基金资助项目(qd12138)~~
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摘 要: 针对细粒度图像分类方法中存在模型复杂度较高、难以利用较深模型等问题，提出深度模型迁移（DMT）分类方法。首先，在粗粒度图像数据集上，进行深度模型预训练；然后，使用细粒度图像数据集对预训练模型logits层进行不确切监督学习，使其特征分布向新数据集特征分布方向迁移；最后，将迁移模型导出，在对应的测试集上进行测试。实验结果表明，在STANFORD DOGS、CUB-200-2011、OXFORD FLOWER-102细粒度图像数据集上，本文方法的分类准确率分别达到72.23%、73.33%和96.27%。
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