基于改進MMAL的細粒度圖像分類研究

摘要： 針對細粒度圖像分類中目標區(qū)域難以精準定位及其內(nèi)部細粒度特征難以識別的問題，提出了一種基于改進MMAL的細粒度圖像分類方法。首先，利用形變卷積的感知區(qū)域可變性原理，動態(tài)地感知樣本圖像中不同尺度和形狀的目標區(qū)域特征，從而增強網(wǎng)絡(luò)對目標區(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，實現(xiàn)對圖像目標區(qū)域的精準定位。最后，提出位置感... （共8頁）