[发明专利]基于多尺度反复注意力机制的细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202010007816.2 | 申请日： | 2020-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN111191737B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 何凯;冯旭;高圣楠;马希涛 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/46 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度反复注意力机制的细粒度图像分类方法，所述方法包括：对训练数据集进行随机裁剪，水平翻转来增强数据集，防止过拟合；在ResNet50模型的基础上以多尺度的方式，引入反复注意力机制；输入训练样本，将训练样本统一输入大小为448*448，使用多尺度反复注意力模型作为特征提取器，将不同尺度得到的特征矩阵进行拼接，送入全连接层和softmax进行分类训练；保存最终的训练模型，在测试集上进行测试，得到最终的准确率。本发明提高了细粒度图像的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 反复 注意力 机制 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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