[发明专利]一种基于通道分组注意力模型的细粒度车辆分类方法在审
| 申请号： | 202110514090.6 | 申请日： | 2021-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN113378883A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 赵卫东;赵丽娟 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 陈海滨 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于通道分组注意力模型的细粒度车辆分类方法，属于细粒度图像分类领域，用通道分组与注意力模型相结合的方式构建CGA‑CNN网络，采用该网络进行分类时，输入的图像经过骨干网络和特征金字塔网络生成16倍和32倍下采样特征图；16倍下采样特征图经过全局平均池化层、全连接层和Softmax分类层得到初步分类结果；然后生成16倍下采样类激活图；再进行通道分组，将各组的类激活图相加生成注意力图；注意力图被下采样至32倍，与32倍下采样特征图进行元素级乘法，得到新的32倍下采样特征图；新得到的32倍下采样特征图经过全局平均池化层、全连接层和Softmax分类层得到最终分类结果。本发明能更好的识别图像的判别性区域，进一步提高车辆细粒度分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 分组 注意力 模型 细粒度 车辆 分类 方法 | ||
【主权项】：
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