【摘 要】
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细粒度图像识别是计算机视觉中一个重要又具有挑战性的研究领域。相较与粗粒度地区分“鸟”和“狗”,细粒度图像识别是更加细致地区分“鹦鹉”和“喜鹊”。细粒度图像识别在工业方面和学术方面都有非常广泛的使用需求和应用场景。细粒度图像的特点是类别间差异微小,一般只有利用微小的局部区域才能区分开各自不同的类别。现有的方法很多都是尝试学习如何找到区分性的区域,然后通过裁剪和放大这些局部区域来实现识别。尽管已经实现
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细粒度图像识别是计算机视觉中一个重要又具有挑战性的研究领域。相较与粗粒度地区分“鸟”和“狗”,细粒度图像识别是更加细致地区分“鹦鹉”和“喜鹊”。细粒度图像识别在工业方面和学术方面都有非常广泛的使用需求和应用场景。细粒度图像的特点是类别间差异微小,一般只有利用微小的局部区域才能区分开各自不同的类别。现有的方法很多都是尝试学习如何找到区分性的区域,然后通过裁剪和放大这些局部区域来实现识别。尽管已经实现了令人鼓舞的性能,但是此过程中还存在一些问题。首先,这些方法都是只在纹理域中定位比较合适的区域而没有在形状域中分析图像,大量有用的信息被忽视了。其次,区分性区域的个数是事先指定的,不能适应所有图像的内容就限制了模型的有效性和灵活性。这些问题会导致识别效果不好。本文提出了基于双流强化学习的细粒度图像识别技术,主要贡献如下:（1）提出了一种用于细粒度图像识别的形状和纹理双流结合的方法。该方法可以有效地结合形状和纹理两种域,做出更加合理的预测。为了训练一个学习形状信息的模型,我们使用图像转换的方式抹去原始图像的纹理信息,生成一个和原始数据集对应的包含更多形状信息的新数据集。利用两个成对的数据集让模型能够联合学习纹理和形状信息。（2）提出了一种利用强化学习寻找多个最优区域的方法。此方法非常适合对离散时间顺序决策过程进行建模。在此DRL（Deep Reinforce Learning）的学习过程中定义了合适的Action、State、Reward、Policy。使用深度强化学习的方式解决了在图像中定位区分性区域的问题。最终将以上两个方法整合到一起,此框架使用强化学习的方式在形状和纹理两个域中分别寻找最合适的区分性区域,最终结合两个域后得到预测结果。此方法在CUB-200-2011数据集的识别效果达到87.95%,比基础模型（Res Net50）高出2.33%
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