[发明专利]基于多粒度对抗损失的细粒度图像识别方法有效
| 申请号： | 202011634407.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112733912B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 杜吉祥;王莹莹;张洪博;翟传敏;黄政 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 厦门智慧呈睿知识产权代理事务所(普通合伙) 35222 | 代理人： | 陈晓思 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多粒度对抗损失的细粒度图像识别方法，包括以下步骤：使用区域混淆机制破坏图像全局信息，并进行图像增强，迫使网络更加关注图像区域信息；使用渐进式学习策略在深度神经网络的不同层提取特征，联合不同粒度的图像特征，对每一个特征和原图特征联合进行分类；获取多粒度对抗损失函数，来降低因破坏图像的全局结构而引起的噪声。本发明将数据的不同粒度区域混淆，实现了数据增强，迫使网络关注到不同粒度图像的局部信息，采用渐进式学习策略，对每个阶段的特征进行学习且连接最后S个阶段的特征从而实现多粒度信息互补，构建多粒度对抗损失降低因破坏图像的全局结构而引入的噪声，因此可以更准确和高效的识别子类图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒度 对抗 损失 细粒度 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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