基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ghchao0605

【摘要】

：

分层双线性池化网络考虑了中间卷积层的特征交互,对细粒度图像起到了良好的分类效果,但它对一幅图像包括无关背景在内的所有区域激活都进行了特征交互,会影响分类性能.针对该问题,提出一种显著增强的分层双线性池化方法.该方法在分层双线性池化网络的基础上,结合显著性检测网络生成注意力图,使用注意力图与特征提取网络进行交互实现对显著区域的信息增强,减少了背景等无关信息的影响,提高了分类性能.在3个常用的细粒度图

【作者】

：

陈珺莹陈莹

【机构】

：

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

细粒度图像分类显著性检测区域信息增强分层双线性池化 fine-grained classification saliency detection regi

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61573168).

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