基于改進(jìn)MMAL的細(xì)粒度圖像分類研究

摘要： 針對(duì)細(xì)粒度圖像分類中目標(biāo)區(qū)域難以精準(zhǔn)定位及其內(nèi)部細(xì)粒度特征難以識(shí)別的問題，提出了一種基于改進(jìn)MMAL的細(xì)粒度圖像分類方法。首先，利用形變卷積的感知區(qū)域可變性原理，動(dòng)態(tài)地感知樣本圖像中不同尺度和形狀的目標(biāo)區(qū)域特征，從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)區(qū)域位置的感知能力。隨后，采用GradCAM梯度回流的方法生成網(wǎng)絡(luò)注意力熱圖，以減小特征背景噪聲的干擾，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像目標(biāo)區(qū)域的精準(zhǔn)定位。最后，提出位置感... （共8頁）