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多尺度显著特征双线注意力细粒度分类方法
1
作者
刘光辉
占华
+2 位作者
孟月波
王博
王博
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期1683-1691,共9页
针对细粒度图像分类任务中存在的区分性特征太过细微难以捕捉、无法有效地定位感兴趣的区域等问题,提出一种多尺度显著特征双线注意力分类方法.首先设计区域显著特征增强模块,通过区域切片操作放大并捕获细微可区分特征,增强特征图表达...
针对细粒度图像分类任务中存在的区分性特征太过细微难以捕捉、无法有效地定位感兴趣的区域等问题,提出一种多尺度显著特征双线注意力分类方法.首先设计区域显著特征增强模块,通过区域切片操作放大并捕获细微可区分特征,增强特征图表达能力;然后提出多分支双线注意力池化策略,以弱监督方式层次化表征对象的显著部位特征,提高不同尺度局部信息的关注能力;最后利用反事实学习思想量化注意力质量,将真实的注意力和无关注意力对最终预测结果的差异作为衡量指标,通过差异最大化迫使双线注意力池化策略学习更有效特征.在CUB-200-2011,Stanford Cars和Stanford Dogs这3个公开数据集上,所提方法的准确率分别达到89.3%,95.0%和87.6%,相比其他方法的性能有较大幅度的提升.
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关键词
细粒度图像分类
感兴趣区域
显著特征
双线注意力
反事实学习
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职称材料
题名
多尺度显著特征双线注意力细粒度分类方法
1
作者
刘光辉
占华
孟月波
王博
王博
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
西安市建筑制造智动化技术重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期1683-1691,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(52278125)
陕西省重点研究计划(2021SF-429)。
文摘
针对细粒度图像分类任务中存在的区分性特征太过细微难以捕捉、无法有效地定位感兴趣的区域等问题,提出一种多尺度显著特征双线注意力分类方法.首先设计区域显著特征增强模块,通过区域切片操作放大并捕获细微可区分特征,增强特征图表达能力;然后提出多分支双线注意力池化策略,以弱监督方式层次化表征对象的显著部位特征,提高不同尺度局部信息的关注能力;最后利用反事实学习思想量化注意力质量,将真实的注意力和无关注意力对最终预测结果的差异作为衡量指标,通过差异最大化迫使双线注意力池化策略学习更有效特征.在CUB-200-2011,Stanford Cars和Stanford Dogs这3个公开数据集上,所提方法的准确率分别达到89.3%,95.0%和87.6%,相比其他方法的性能有较大幅度的提升.
关键词
细粒度图像分类
感兴趣区域
显著特征
双线注意力
反事实学习
Keywords
fine-grained image classification
region of interest
salient features
bilinear attention
counterfactual learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度显著特征双线注意力细粒度分类方法
刘光辉
占华
孟月波
王博
王博
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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