[发明专利]一种基于多层聚焦注意力网络的细粒度图像分类方法有效
| 申请号： | 202011588241.4 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112686242B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 乔伟晨;黄青松;王波;单文琦;刘利军;黄冕 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多层聚焦注意力网络的细粒度图像分类方法，属于计算机视觉技术领域。本发明包括步骤：首先通过首层聚焦网络能够准确有效聚焦于识别局域并生成定位区域；再根据定位区域对原图像分别进行裁剪和遮挡后输入下一层的聚焦网络进行训练分类，其中单层聚焦网络以Inception‑V3网络为基础，通过卷积注意力特征模块和定位区域选择机制来聚焦有效的定位区域；然后使用双线性注意力最大池化提取各个局部的特征；最后进行分类预测；实验结果表明，本方法的分类准确率高于目前主流方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 聚焦 注意力 网络 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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