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检索条件："关键词=细粒度图像分类 "
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基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类被引量：15
《模式识别与人工智能》2019年第4期336-344,共9页马力 王永雄 
国家自然科学基金项目(No.61673276,61703277)资助~~
针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN。首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则化方法对其稀疏。然后利用比例因子的大小判别特征通道的重要...
关键词：细粒度图像分类 双线性卷积神经网络(B-CNN) 过拟合 网络稀疏 网络剪枝 
基于迁移学习的无监督细粒度图像分类模型被引量：1
《鲁东大学学报（自然科学版）》2021年第2期139-145,共7页韩天宇 张利锋 王喜亮 
图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究分支,普通图像分类关注主类对象差异性的判别,而细粒度图像分类则重点研究主类下不同子类的区分。考虑到较小的子类间差异(只在某个局部上有细微差异)和由于拍摄角度、背景、姿态等因素导致的较...
关键词：迁移学习 孪生网络 无监督学习 细粒度图像分类 
基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法被引量：18
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2020年第3期452-458,共7页吴建 许镜 丁韬 
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800642)。
针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(cla...
关键词：细粒度图像分类 集成迁移学习 类别激活映射 随机加权平均 
YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类被引量：13
《中国图象图形学报》2021年第4期847-856,共10页闫子旭 侯志强 熊磊 刘晓义 余旺盛 马素刚 
国家自然科学基金项目(61703423,61473309,61379104)。
目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将...
关键词：细粒度图像分类 目标检测 背景抑制 特征融合 双线性卷积神经网络(B-CNN) 
结合定位和局部判别性特征训练的细粒度图像分类
《智能计算机与应用》2025年第3期48-55,共8页梁林林 曲海成 
辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699)。
为解决细粒度图像分类中不相关背景信息干扰,以及子类别差异特征难以提取等问题,提出了一种结合定位和局部判别性特征训练的细粒度图像分类方法(FLRDF)。FLRDF是一个叠加的网络结构,首先利用ResNet50提取输入图片的全局特征,输出特征图...
关键词：细粒度图像分类 弱监督目标定位 局部判别性特征 残差网络 深度学习 
基于联合优化多任务学习的细粒度图像识别
《陕西理工大学学报（自然科学版）》2019年第6期41-47,共7页朱阳光 刘瑞敏 王震 王枭 
为了能够在细粒度图像特征表示中探索出相似层结构中的共享信息,提出了一种多任务学习框架,联合优化卷积神经网络中的Softmax Loss和Triplet Loss,基于此框架,设计广义三元组嵌入标签结构,以发现不同级别中具有相似性的相关图像。在Stan...
关键词：细粒度图像分类 深度神经网络 图像识别 联合优化 
酿酒高粱不完善粒检测仪检测模型的研究与检验被引量：2
《粮油食品科技》2023年第1期129-134,共6页李小红 褚毅宏 毛育志 尹冠军 聂叶 焦富 
针对现阶段酿酒企业检测高粱不完善粒效率较低和识别率不高等问题,结合市场上现有的粮食不完善粒检测仪器,开发了一套基于图像识别的高粱不完善粒快速检测仪,对图像的采集、关键硬件、机器视觉和深度学习等方面做了一系列研究,研究分别...
关键词：高粱 不完善粒 深度学习 细粒度图像分类 
基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法被引量：7
《计算机应用》2020年第5期1295-1300,共6页边小勇 江沛龄 赵敏 丁胜 张晓龙 
国家自然科学基金资助项目(61572381,61501337,61972299);湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB575);冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金资助项目(MADT201707)。
针对传统基于注意力机制的神经网络不能联合关注局部特征和旋转不变特征的问题,提出一种基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法。首先,用轻量级类激活图(CAM)网络定位有潜在语义信息的局部区域,设计可变形卷积的残差网络Res...
关键词：细粒度图像分类 深度学习 弱监督 可变形卷积 类激活图 方向响应网络 
基于多特征组合的细粒度图像分类方法被引量：6
《计算机应用》2018年第7期1853-1856,1861,共5页邹承明 罗莹 徐晓龙 
中央高校基本科研业务费专项(2017-zy-084)~~
针对单一特征表示的局限性会导致细粒度图像分类准确度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和尺度不变特征转换(SIFT)的多特征组合表示方法,综合考虑对目标整体、关键部位和关键点的特征提取。首先,分别以细粒度图像库中的目标...
关键词：卷积神经网络 尺度不变特征转换 K均值聚类 局部特征聚合描述符 细粒度图像分类 
基于改进RA-CNN的舰船光电目标识别方法被引量：6
《上海海事大学学报》2019年第3期38-43,共6页霍煜豪 徐志京 
国家自然科学基金(61673259)
针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention pr...
关键词：舰船识别 细粒度图像分类 循环注意卷积神经网络(RA-CNN) 尺度依赖池化(SDP) 交叉训练 
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