【摘 要】
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细微的类间差异和显著的类内变化使得细粒度图像分类极具挑战性。为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种基于跨层精简双线性池化的深度卷积神经网络模型。首先,根据Tensor S
【机 构】
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四川大学电子信息学院,中国信息安全测评中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871278);成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX);四川省科技计划(2018HH0143);四川省教育厅项目(18ZB0355)资助
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细微的类间差异和显著的类内变化使得细粒度图像分类极具挑战性。为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种基于跨层精简双线性池化的深度卷积神经网络模型。首先,根据Tensor Sketch算法计算出多组来自不同卷积层的精简双线性特征向量;其次,将归一化后的特征向量级联送至softmax分类器;最后,引入成对混淆对交叉熵损失函数进行正则化以优化网络。提出的模型无需额外的部件标注,可进行端到端的训练。结果表明,在公开的CUB-200—2011鸟类数据集上,该模型取得了较好的性能,识别正确率为86.6%,较BCNN提高
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