双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络

针对细粒度图像识别任务中易忽视微小潜在性特征且外观差异细微等问题,提出一种基于双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络。首先,使用ConvNeXt作为主干网络,提出双注意力随机选择模块,对不同阶段提取到的特征进行通道随机选择和空间随机选择,使网络能够关注到其他潜在微小判别性特征;其次,利用全局上下文注意力模块将深层特征的语义信息融合到中间层,增强中间层定位微小特征的能力;最后,提出一种多分支损失,对中间层、深层和拼接层特征引入分类损失,结合不同分支提取到的特征,诱导网络获得多样性的判别特征。所提网络在Stanford-cars、CUB-200-2011、FGVC-Aircraft 3个公开细粒度数据集和真实场景下车型数据集VMRURS上分别达到了95.2%、92.1%、94.0%和97.0%的识别准确率,其性能相比其他对比方法有较大幅度提升。

渐进式多粒度ResNet车型识别网络

针对车辆因姿态、视角等成像差异造成车型难以识别问题,提出一种基于渐进式多粒度ResNet车型识别网络。首先,以ResNet网络作为主干网络,提出渐进式多粒度局部卷积模块,对不同粒度级别的车辆图像进行局部卷积操作,使网络重构时能够关注到不同粒度级别的车辆局部特征;其次,对多粒度局部特征图利用随机通道丢弃模块进行随机通道丢弃,抑制网络对车辆显著性区域特征的注意力,提高非显著性特征的关注度;最后,提出一种渐进式多粒度训练模块,在每个训练步骤中增加分类损失,引导网络提取更具辨别力和多样性的车辆多尺度特征。实验结果表明,在Stanford cars数据集、Compcars网络数据集和真实场景下的车型数据集VMRURS上,所提网络的识别准确率分别达到了95.7%、98.8%和97.4%,和对比网络相比,所提网络不仅具有较高的识别准确率,而且具有更好的鲁棒性。