[发明专利]基于双注意力流的少样本细粒度图像识别方法有效
| 申请号： | 202210084487.0 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114119969B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 魏秀参;徐书林 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/74;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双注意力流的少样本细粒度图像识别方法，包括：利用注意力引导机制生成加权特征图，筛选出深度描述符；加权特征图使用全局聚合操作得到全局嵌入特征，将筛选出的所有深度描述符建模为一个多示例学习的包，挖掘样本部件之间的关系，聚合归一化得到部件嵌入特征；将全局嵌入特征和部件嵌入特征拼接得到样本最终的嵌入表示，进行类别预测和模型训练。本发明通过卷积神经网络与注意力机制提取图像中的部件与全局特征，通过基于图的多示例学习对局部特征进行建模，丰富了细粒度部分的内在结构相关性，通过注意力机制发掘对细粒度图像识别有用的微妙全局信息，从而得到更高的少样本细粒度图像识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 样本 细粒度 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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