基于改进Bilinear CNN的细粒度图像分类方法

摘要

为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法.首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为特征提取模块,运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;接着,结合注意力机制引入空间注意力模块和通道注意力模块,在整体性和局部性上有效提取细节特征;并增加一层卷积层实现调整特征图维度的过渡作用,通过特征图分组策略有效降低特征向量维度减少参数;在双线性池化后采用全局最大池化层处理N个双线性特征向量,融合得到用于Softmax分类的最终向量.经实验证明,新模型的分类精确度可达到96.869％,参数量也大幅度降低,工作效率显著提高.