[发明专利]一种适用于鱼类细粒度识别的深度学习方法

摘要

一种适用于鱼类细粒度识别的深度学习方法，包括：将原图输入空间变换网络捕获图像中具有判别性的目标区域；使用双线性卷积神经网络网络进行特征提取；对图像的双线性特征φ(I)进行归一化处理；将归一化处理结果送入softmax分类器进行分类得到图像类别。本发明加入了作为注意力机制的空间变换网络，空间变换网络能去除图像中的复杂背景，有效获取图像中感兴趣的区域，提高后续分类精度。本发明设计的加入空间变换网络的BCNN对目标中具有判别性的局部区域有较强响应，最终识别准确率高。此外，本发明简单可行，是一个端对端的网络，利用反向传播算法优化，能够有效用于鱼类细粒度识别，并且具有很好的鲁棒性和泛化能力。

主权项

1.一种适用于鱼类细粒度识别的深度学习方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将原图输入空间变换网络捕获图像中具有判别性的目标区域；2)使用双线性卷积神经网络网络进行特征提取；3)对图像的双线性特征φ(I)进行归一化处理；4)将归一化处理结果送入softmax分类器进行分类得到图像类别。