基于RPN与B- CNN的细粒度图像分类算法研究

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：woyaoxiazai88

【摘要】

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随着大数据和硬件的快速发展,细粒度分类任务应运而生,其目的是对粗粒度的大类别进行子类分类。为利用类间细微差异,提出基于RPN(Region Proposal Network)与B-CNN(Bilinear

【作者】

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赵浩如张永刘国柱

【机构】

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青岛科技大学信息科学技术学院

【出处】

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计算机应用与软件

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

细粒度分类类间差异双向卷积网络非极大值抑制特征融合

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61472196,61672305,61702295);山东省自然科学基金项目(ZR2014FM015)

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随着大数据和硬件的快速发展,细粒度分类任务应运而生,其目的是对粗粒度的大类别进行子类分类。为利用类间细微差异,提出基于RPN(Region Proposal Network)与B-CNN(Bilinear CNN)的细粒度图像分类算法。利用OHEM(Online Hard Example Mine)筛选出对识别结果影响大的图像,防止过拟合;将筛选后的图像输入到由soft-nms(Soft Non Maximum Suppression)改进的RPN网络中,得到对象级标注的图像,同时减少假阴性概率;将带有对

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