一种复杂场景下的图像目标精细分类方法

摘要

一种复杂场景下的图像目标精细分类方法，涉及图像精细分类领域。本发明的方法步骤为：（一）图像场景的数据预处理；（二）CTreeNet Block特征重标定；（三）CTreeNet Block与CNN融合；（四）网络结构模型的建立；（五）CTreeNet Block之间的损失计算。同现有技术相比，本发明通过CTreeNet网络结构，不仅显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，还采用机器学习特征重标定策略，通过XGBoost算法思想来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前分类任务用处不大的特征，完成对复杂场景中目标的精细分类。