基于多尺度特征融合与反复注意力机制的细粒度图像分类算法

摘要

细粒度图像分类是对某一类别下的图像子类进行精确划分.细粒度图像分类以其特征相似、姿态各异、背景干扰等特点,一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点和难点,具有重要的研究价值.细粒度图像分类的关键在于如何实现对图像判别性区域的精确提取,已有的基于神经网络算法在精细特征提取方面仍有不足.为解决这一问题,本文提出了一种多尺度反复注意力机制下的细粒度图像分类算法.考虑到高、低层级的特征分别具有丰富的语义、纹理信息,分别将注意力机制嵌入到不同尺度当中,以获取更加丰富的特征信息.此外,对输入特征图先后采取通道和空间注意,该过程可以看作是对特征矩阵的反复注意力(re-attention);最后以残差的方式,将注意力结果与原始输入特征相结合,将不同尺度特征图的注意结果拼接起来送入全连接层,以更加精确地提取显著性特征.在国际上公开的细粒度数据集(CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars)上进行实验仿真,分类准确率分别达到86.16％、92.26％和93.40％;与只使用ResNet50结构相比,分别提高了1.66％、1.46％和1.10％;明显高于现有经典算法,也高于人类表现,验证了本文算法的有效性.