互补注意多样性特征融合网络的细粒度分类

目的 基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而,注意力机制往往只关注图像中的显著性特征,而忽略了其他区域的次级显著信息,基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息,从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征,提出了一种互补注意多样性特征融合网络（complementary attention diversity feature fusion network,CADF）,通过关注次显特征和对通道与空间特征协同编码,以增强特征多样性的注意感知。方法 CADF由潜在性特征模块（potential feature module,PFM）和多样性特征融合模块（diversity feature fusion module,DFFM）组成。PFM模块通过聚合空间与通道中感兴趣区域得到显著性特征,再对特征的显著性进行抑制,以强制网络挖掘潜在性特征,从而增强网络对微小判别特征的感知。DFFM模块探索特征间的相关性,对不同尺寸的特征交互建模,以得到更加丰富的互补信息,从而产生更强的细粒度特征。结果 本文方法可以端到端地进行训练,不需要边界框和多阶段训练。在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft （fine-grained visual classification of aircraft）4个基准数据集上验证所提方法,准确率分别达到了92.6%、94.5%、95.3%和93.5%。实验结果表明,本文方法的性能优于当前主流方法,并在多个数据集中表现出良好的性能。在消融研究中,验证了模型中各个模块的有效性。结论 本文方法具有显著性能,通过注意互补有效提升了特征的多样性,以此尽可能地获取丰富的判别特征,使分类的结果更加精准。     

选择并融合粗细粒度特征的细粒度图像识别

目的 在细粒度图像识别任务中,类内图像姿势方差大,需要找到类内变化小的共性,决定该任务依赖于鉴别性局部的细粒度特征;类间图像局部差异小,需要找到类间更全面的不同,决定该任务还需要多样性局部的粗粒度特征。现有方法主要关注粗细粒度下的局部定位,没有考虑如何选择粗细粒度的特征及如何融合不同粒度的特征。为此,提出一种选择并融合粗细粒度特征的细粒度图像识别方法。方法 设计一个细粒度特征选择模块,通过空间选择和通道选择来突出局部的细粒度鉴别性特征;构建一个粗粒度特征选择模块,基于细粒度模块选择后的局部,挖掘各局部间的语义和位置关系,从而获得为细粒度局部提供补充信息的粗粒度多样性特征;融合这两个模块中提取到的细粒度特征和粗粒度特征,形成互补的粗细粒度表示,以提高细粒度图像识别方法的准确性。结果 在CUB-200-2011（caltech-UCSD birds-200-2011）、Stanford Cars和FGVC-Aircraft（fine-grained visual classification aircraft） 3个公开的标准数据集上进行广泛实验,结果表明,所提方法的识别准确率分别达到90.3%、95.6%和94.8%,明显优于目前主流的细粒度图像识别方法,相较于对比方法中的最好结果,准确率相对提升0.7%、0.5%和1.4%。结论 提出的方法能够提取粗粒度和细粒度两种类型的视觉特征,同时保证特征的鉴别性和多样性,使细粒度图像识别的结果更加精准。     

融合多粒度特征的细粒度图像分类网络

在细粒度图像分类任务中，巨大的类内方差决定了该任务的分类依赖于粗粒度和细粒度信息.最近的工作主要关注于如何定位不同粒度的辨别性局部来解决这个问题.然而，在如何选择具有辨别性的粒度以及融合多粒度特征方面，现有的工作还缺乏一定研究.因此，本文提出了一个融合多粒度特征的细粒度图像分类网络，首先通过一个局部错位模块选择细粒度图像中的不同粒度，然后引入注意力机制定位它们并提取其多粒度特征，并且通过迭代学习的方式提取多粒度间的互补信息，最后采用可变形卷积融合这些多粒度特征，从而实现细粒度图像分类.本文所提出的方法在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft和Stanford Cars三个数据集上准确率分别达到88.6%、93.6%和94.8%,这表明本文的方法能够获得优秀的分类性能.     

基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络

细粒度视觉分类核心是提取图像判别式特征.目前大多数方法引入注意力机制,使网络聚焦于目标物体的重要区域.然而,这种方法只定位到目标物体的显著特征,无法囊括全部判别式特征,容易混淆具有相似特征的不同类别.因此,文中提出基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络,旨在获得全面判别式特征.在网络末端,设计融合池化模块,包括全局平均池化、全局top-k池化和两者融合的三分支结构,获得多尺度判别式特征.此外,提出注意力增强模块,在注意力图的引导下通过注意力网格混合模块和注意力裁剪模块,获得2幅更具判别性的图像参与网络训练.在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars、FGVC-Aircraft上的实验表明文中网络准确率较高,具有较强的竞争力.     

结合注意力互斥正则的细粒度图像分类

细粒度图像分类（FGVC）具有类间差异小、类内差异大等特点，提升该任务效果的关键在于识别目标的判别性部位。目前基于注意力机制的方法一般会识别一个或者两个判别性部位，效果不佳。为此，提出一种注意力互斥正则机制的细粒度模型（AMEM），通过限制注意力图的不同通道关注不同目标部位，引导模型关注目标的多个判别性部位。在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft、Stanford Cars和Stanford Dogs等4个公开数据集上进行评测，实验表明AMEM取得了90.5%、94.3%、95.5%和93.2%的准确率，效果优于对比实验中的其他细粒度模型；此外热力图显示可以识别出指定数目的判别性部位。AMEM在提升预测性能的同时，也能提供一定程度的预测可解释性。     

结合前景特征增强与区域掩码自注意力的细粒度图像分类

为解决细粒度图像分类中不相关背景信息干扰以及子类别差异特征难以提取等问题,提出了一种结合前景特征增强和区域掩码自注意力的细粒度图像分类方法。首先,利用ResNet50提取输入图片的全局特征;然后通过前景特征增强网络定位前景目标在输入图片中的位置,在消除背景信息干扰的同时对前景目标进行特征增强,有效突出前景物体;最后,将特征增强的前景目标通过区域掩码自注意力网络学习丰富、多样化且区别于其他子类的特征信息。在训练模型的整个过程,建立多分支损失函数约束特征学习。实验表明,该模型在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft的准确率分别达到了88.0%、95.3%和93.6%,优于其他主流方法。     

基于ConvNeXt热图定位和对比学习的细粒度图像分类研究

针对细粒度图像分类中高类内差异和低类间差异的挑战，提出一种以ConvNeXt网络为主干，使用GradCAM热图进行裁剪和注意力擦除的多分支细粒度图像分类方法。该方法利用GradCAM通过梯度回流得到网络的注意力热图，定位到具有判别性特征的区域，裁剪并放大该区域，使网络关注局部更深层次的特征。同时引入有监督的对比学习，扩大类间差异，减小类内差异。最后进行热图注意力擦除操作，使网络在关注最具判别性特征的前提下，也能关注其他对分类有用的区域。所提方法在CUB-200-2011,Stanford Cars, FGVC Aircraft和Stanford Dogs数据集上的分类准确率分别达到了91.8%,94.9%,94.0%,94.4%,优于多种主流的细粒度图像分类方法，并且在CUB-200-2011和Stanford Dogs数据集上分别达到了top-3和top-1的分类准确率。     

细粒度视觉分类:深度成对特征对比交互算法

由于高类内和低类间方差,细粒度图像识别成为计算机视觉领域一项极具挑战性的研究课题。经典的细粒度图像识别方法采用单输入单输出的方式,限制了模型从成对图像中对比学习推理的能力。受人类在判别细粒度图像时的行为启发,提出了深度成对特征对比交互细粒度分类算法（PCI）,深度对比寻找图像对之间的共同、差异特征,有效提升细粒度识别精度。首先,PCI建立正负对输入策略,提取细粒度图像的成对深度特征;其次,建立深度成对特征交互机制,实现成对深度特征的全局信息学习、深度对比以及深度自适应交互;最后,建立成对特征对比学习机制,通过对比学习约束成对深度细粒度特征,增大正对之间的相似性并减小负对之间的相似性。在流行的细粒度数据集CUB-200-2011、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft上开展了广泛的实验,实验结果表明PCI的性能优于当前最先进的方法。     

YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类

目的 细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法YOLOv3（you only look once）和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法 利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特征的方法对经典的细粒度分类算法双线性卷积神经网络（bilinear convolutional neural network,B-CNN）进行改进,优化分类性能,通过融合双线性网络中不同卷积层的特征向量,得到更加丰富的互补信息,从而提高细粒度分类精度。结果 实验结果表明,在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Cars196和Aircrafts100数据集中,本文算法的分类准确率分别为86.3%、92.8%和89.0%,比经典的B-CNN细粒度分类算法分别提高了2.2%、1.5%和4.9%,验证了本文算法的有效性。同时,与已有细粒度图像分类算法相比也表现出一定的优势。结论 改进算法使用YOLOv3有效滤除了大量无关背景,通过特征融合方法来改进双线性卷积神经分类网络,丰富特征信息,使分类的结果更加精准。     

融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习

目的 小样本学习旨在通过一幅或几幅图像来学习全新的类别。目前许多小样本学习方法基于图像的全局表征,可以很好地实现常规小样本图像分类任务。但是,细粒度图像分类需要依赖局部的图像特征,而基于全局表征的方法无法有效地获取图像的局部特征,导致很多小样本学习方法不能很好地处理细粒度小样本图像分类问题。为此,提出一种融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习方法。方法 在数据量有限的情况下,目标定位是一个有效的方法,能直接提供最具区分性的区域。受此启发,提出了一个基于自注意力的互补定位模块来实现弱监督目标定位,生成筛选掩膜进行特征描述子的筛选。基于筛选的特征描述子,设计了一种语义对齐距离来度量图像最具区分性区域的相关性,进而完成细粒度小样本图像分类。结果 在mini Image Net数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法高出0.56%和5.02%。在细粒度数据集Stanford Dogs和Stanford Cars数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法分别提高了4.18%,7.49%和16.13,5.17%。在CUB 200-...     

融合判别式深度特征学习的图像识别算法

目的 卷积神经网络在图像识别算法中得到了广泛应用。针对传统卷积神经网络学习到的特征缺少更有效的鉴别能力而导致图像识别性能不佳等问题,提出一种融合线性判别式思想的损失函数LDloss（linear discriminant loss）并用于图像识别中的深度特征提取,以提高特征的鉴别能力,进而改善图像识别性能。方法 首先利用卷积神经网络搭建特征提取所需的深度网络,然后在考虑样本分类误差最小化的基础上,对于图像多分类问题,引入LDA（linear discriminant analysis）思想构建新的损失函数参与卷积神经网络的训练,来最小化类内特征距离和最大化类间特征距离,以提高特征的鉴别能力,从而进一步提高图像识别性能,分析表明,本文算法可以获得更有助于样本分类的特征。其中,学习过程中采用均值分批迭代更新的策略实现样本均值平稳更新。结果 该算法在MNIST数据集和CK+数据库上分别取得了99.53%和94.73%的平均识别率,与现有算法相比较有一定的提升。同时,与传统的损失函数Softmax loss和Hinge loss对比,采用LDloss的深度网络在MNIST数据集上分别提升了0.2%和0.3%,在CK+数据库上分别提升了9.21%和24.28%。结论 本文提出一种新的融合判别式深度特征学习算法,该算法能有效地提高深度网络的可鉴别能力,从而提高图像识别精度,并且在测试阶段,与Softmax loss相比也不需要额外的计算量。     

一种结合非局部和多区域注意力机制的细粒度图像识别方法

细粒度图像识别的目标是对细粒度级别的物体子类进行分类,由于不同子类间的差异非常细微,使得细粒度图像识别具有非常大的挑战性.目前细粒度图像识别算法的难度在于如何定位细粒度目标中具有分辨性的部位以及如何更好地提取细粒度级别的细微特征.为此,提出了一种结合非局部和多区域注意力机制的细粒度识别方法.Navigator只利用图像...     

结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类

目的 地物分类是对地观测研究领域的重要任务。高光谱图像具有丰富的地物光谱信息,可用于提升遥感图像地物分类的准确度。如何对高光谱图像进行有效的特征提取与表示是高光谱图像分类应用的关键问题。为此,本文提出了一种结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类方法。方法 对高光谱数据进行主成分分析（principal component analysis,PCA）降维,获取作为网络输入的重构图像数据,然后使用U-Net逐层提取高光谱重构图像的空间特征。与此同时,利用倒置的特征金字塔网络抽取相应层级的语义特征;通过特征融合,得到既有丰富的空间信息又有较强烈的语义响应的特征表示。提出的网络利用注意力机制在跳跃连接过程中实现对背景区域的特征响应抑制,最终实现了较高的地物分类精度。结果 分析了PCA降维方法和输入数据尺寸对分类性能的影响,并在Indian Pines、Pavia University、Salinas和Urban数据集上进行了对比实验。本文方法在4个数据集上分别取得了98.91%、99.85%、99.99%和87.43%的总体分类精度,与支持向量机（support vector machine,SVM）等相关算法相比,分类精度高出1%~15%。结论 本文提出一种结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类方法,可以应用于有限训练样本下的高光谱图像分类任务,并在多个数据集上取得了较高的分类精度。实验结果表明倒置特征金字塔结构与U-Net结合的算法能够高效地实现高光谱图像的特征提取与表示,从而获得更精细的分类结果。     

基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类

现有的小样本学习算法未能充分提取细粒度图像的特征,导致细粒度图像分类准确率较低。为了更好地对基于度量的小样本细粒度图像分类算法中提取的特征进行建模,提出了一种基于自适应特征融合的小样本细粒度图像分类算法。在特征提取网络上设计了一种自适应特征融合嵌入网络,可以同时提取深层的强语义特征和浅层的位置结构特征,并使用自适应算法和注意力机制提取关键特征。在训练特征提取网络上采用单图训练和多图训练方法先后训练,在提取样本特征的同时关注样本之间的联系。为了使得同一类的特征向量在特征空间中的距离更加接近,不同类的特征向量的距离更大,对所提取的特征向量做特征分布转换、正交三角分解和归一化处理。提出的算法与其他9种算法进行实验对比,在多个细粒度数据集上评估了5 way 1 shot的准确率和5 way 5 shot的准确率。在Stanford Dogs数据集上的准确率提升了5.27和2.90个百分点,在Stanford Cars数据集上的准确率提升了3.29和4.23个百分点,在CUB-200数据集上的5 way 1 shot的准确率只比DLG略低0.82个百分点,但是5 way 5 shot上提升了1.55个百分点。     

结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类

细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。     

细粒度图像分类的通道自适应判别性学习方法

由于类内差异大且类间差异小,因此细粒度图像分类极具挑战性。鉴于深层特征具有很强的特征表示能力,而中层特征又能有效地补充全局特征在图像细粒度识别中的缺失信息,因此,为了充分利用卷积层的特征,本文提出细粒度图像分类的通道自适应判别性学习方法:首先在通道方向上聚集中级特征以获取目标位置;然后对通过感兴趣区域特征交互级联得到的信息进行分类;最后进行端到端的训练,无需任何边界框和零件注释。在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft这3个公共数据集上开展大量实验,与其他方法相比,本文方法既可以保持简单性和推理效率又可提升分类准确度。     

融合视觉感知特性的场景分类算法

目的 目前对于场景分类问题,由于其内部结构的多样性和复杂性,以及光照和拍摄角度的影响,现有算法大多通过单纯提取特征进行建模,并没有考虑场景图像中事物之间的相互关联,因此,仍然不能达到一个理想的分类效果。本文针对场景分类中存在的重点和难点问题,充分考虑人眼的视觉感知特性,利用显著性检测,并结合传统的视觉词袋模型,提出了一种融合视觉感知特性的场景分类算法。方法 首先,对图像进行多尺度分解,并提取各尺度下的图像特征,接着,检测各尺度下图像的视觉显著区域,最后,将显著区域信息与多尺度特征进行有机融合,构成多尺度融合窗选加权SIFT特征（WSSIFT）,对场景进行分类。结果 为了验证本文算法的有效性,该算法在3个标准数据集SE、LS以及IS上进行测试,并与不同方法进行比较,分类准确率提高了约3%~17%。结论 本文提出的融合视觉感知特性的场景分类算法,有效地改善了单纯特征描述的局限性,并提高了图像的整体表达。实验结果表明,该算法对于多个数据集都具有较好的分类效果,适用于场景分析、理解、分类等机器视觉领域。     

双核压缩激活神经网络艺术图像分类

目的 为了充分提取版画、中国画、油画、水彩画和水粉画等艺术图像的整体风格和局部细节特征,实现计算机自动分类检索艺术图像的需求,提出通过双核压缩激活模块（double kernel squeeze-and-excitation,DKSE）和深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。方法 根据SKNet（selective kernel networks）自适应调节感受野提取图像整体与细节特征的结构特点和SENet（squeeze-and-excitation networks）增强通道特征的特点构建DKSE模块,利用DKSE模块分支上的卷积核提取输入图像的整体特征与局部细节特征;将分支上的特征图进行特征融合,并对融合后的特征图进行特征压缩和激活处理;将处理后的特征加权映射到不同分支的特征图上并进行特征融合;通过DKSE模块与深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。结果 使用本文网络模型对有无数据增强（5类艺术图像数据增强后共25 634幅）处理的数据分类,数据增强后的分类准确率比未增强处理的准确率高9.21%。将本文方法与其他网络模型和传统分类方法相比,本文方法的分类准确率达到86.55%,比传统分类方法高26.35%。当DKSE模块分支上的卷积核为1×1和5×5,且放在本文网络模型第3个深度可分离卷积后,分类准确率达到87.58%。结论 DKSE模块可以有效提高模型分类性能,充分提取艺术图像的整体与局部细节特征,比传统网络模型具有更好的分类准确率。