融合深度学习和聚类分析的自适应图像聚类

针对卷积神经网络应用于图像分类任务时需要大量有标签数据的问题,提出一种融合卷积神经网络和聚类分析的无监督分类模型,将无监督算法引入深度学习,并将该模型应用到图像分类领域,来弥补现有分类方式的不足.首先对经典卷积神经网络AlexNet从网络结构和模型训练两个方面进行优化;然后利用改进后的自适应快速峰值聚类算法指导聚类过程...     

CNN和Transformer在细粒度图像识别中的应用综述

细粒度图像识别旨在从类别图像中辨别子类别。由于图像间只有细微差异,这使得识别任务具有挑战性。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的方法定位局部和表示特征的能力越来越强,其中以卷积神经网络（CNN）和Transformer为基础的各类算法大大提高了细粒度图像识别精度,细粒度图像领域得到了显著发展。为了整理两类方法在细粒度图像识别领域的发展历程,对该领域近年来只运用类别标签的方法进行了综述。介绍了细粒度图像识别的概念,详细阐述了主流细粒度图像数据集;介绍了基于CNN和Transformer的细粒度图像识别方法及其性能;最后,总结了细粒度图像识别未来的研究方向。     

细粒度图像分类的深度学习方法

细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性.随着深度学习的不断发展,基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力,能够获得更准确、稳定的分类结果,因此受到了越来越多研究人员的关注和研究.首先,从细粒度...     

基于深度卷积网络的地理图像分类研究

最近五年,卷积神经网络（CNN）得到了充分的发展,在图像分类领域,基于监督学习的算法在相关任务中取得了巨大的成功。但是与分类极为准确地粗粒度标签数据集相比,细粒度标签数据集的分类依旧是一个难点。地理图像被广泛应用于社会的各个方面,研究者往往需要对大规模的地理图像数据进行分类,但是由于地理图像的特征差异较小,因此自动化分类是相对困难的。对地理图像的细粒度特征进行标记,通过深度卷积网络对其进行训练和学习,极大地提高地理图像的分类精度。     

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。     

联合语义部件的鸟类图像细粒度识别

由于子类别的高度相似性引起的类间微小差异,以及姿态、尺度和旋转方面的类内变化,使得细粒度图像识别成为一个具有挑战性的计算机视觉问题.为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种联合语义部件的深度卷积神经网络模型.该模型由2个子网络组成:一个是语义部件检测子网,使用深度残差网络对鸟类图像语义部件进行精确定位;另一个是分类子网,使用三路深度残差网络对检测子网检测到的语义部件进行联合分类.收集了一个新的鸟类图像数据集YUB-200-2017,用于鸟类图像细粒度识别实验.结果表明,在YUB-200-2017和CUB-200-2011数据集上,文中方法具有较高的语义部件检测精度和识别准确率.     

基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法

提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下,通过MV-PearlNet结合K-means方法,将无监督聚类算法应用到提取得到的特征中,并利用相似度计算完成自动类标学习,这些操作起到了扩充数据集的作用,有助于改善深度分类模型因为训练集不足导致的欠拟合问题,可提高模型的分类准确率.实验结果表明,相比于主流卷积神经网络模型,MV-PearlNet对珍珠细粒度图片的分类准确率有明显的提高.     

基于深度卷积网络的地理图像分类研究

最近五年,卷积神经网络(CNN)得到了充分的发展,在图像分类领域,基于监督学习的算法在相关任务中取得了巨大的成功.但是与分类极为准确地粗粒度标签数据集相比,细粒度标签数据集的分类依旧是一个难点.地理图像被广泛应用于社会的各个方面,研究者往往需要对大规模的地理图像数据进行分类,但是由于地理图像的特征差异较小,因此自动化分...     

跨域和跨模态适应学习的无监督细粒度视频分类

细粒度视频分类旨在识别粗粒度大类中的细粒度子类,是计算机视觉中一个极具挑战的任务.考虑到视频数据的标注成本巨大,而图像的标注成本相对较小,且细粒度图像分类已经取得了较为显著的进展,一个自然的想法是不用标注,以无监督的方式将细粒度图像分类中学习到的知识自适应地迁移到细粒度视频分类中.然而,来源不同的图像和视频之间存在着域差异和模态差异,这导致细粒度图像分类的模型不能直接应用于细粒度视频分类.为了实现无监督的细粒度视频分类,提出一种无监督辨识适应网络,能够将辨识性定位能力从细粒度图像分类迁移到细粒度视频分类.进一步,提出一种渐进式伪标签策略来迭代地引导无监督辨识适应网络学习目标域视频的数据分布.在CUB-200-2011、Cars-196图像数据集和YouTube Birds、YouTube Cars视频数据集上验证该方法跨域、跨模态的适应能力,实验结果证明了该方法在无监督细粒度视频分类上的优势.     

结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类

现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限.针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法.首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务.通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率.     

聚焦—识别网络架构的细粒度图像分类

目的 细粒度图像分类是指对一个大类别进行更细致的子类划分,如区分鸟的种类、车的品牌款式、狗的品种等。针对细粒度图像分类中的无关信息太多和背景干扰问题,本文利用深度卷积网络构建了细粒度图像聚焦—识别的联合学习框架,通过去除背景、突出待识别目标、自动定位有区分度的区域,从而提高细粒度图像分类识别率。方法 首先基于Yolov2（youonly look once v2）的网络快速检测出目标物体,消除背景干扰和无关信息对分类结果的影响,实现聚焦判别性区域,之后将检测到的物体（即Yolov2的输出）输入双线性卷积神经网络进行训练和分类。此网络框架可以实现端到端的训练,且只依赖于类别标注信息,而无需借助其他的人工标注信息。结果 在细粒度图像库CUB-200-2011、Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,本文模型的分类精度分别达到84.5%、92%和88.4%,与同类型分类算法得到的最高分类精度相比,准确度分别提升了0.4%、0.7%和3.9%,比使用两个相同D（dence）-Net网络的方法分别高出0.5%、1.4%和4.5%。结论 使用聚焦—识别深度学习框架提取有区分度的区域对细粒度图像分类有积极作用,能够滤除大部分对细粒度图像分类没有贡献的区域,使得网络能够学习到更多有利于细粒度图像分类的特征,从而降低背景干扰对分类结果的影响,提高模型的识别率。     

基于内容图像检索中相关反馈技术的回顾

由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分．近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法．在简要介绍了基于内容图像检索后,文中讨论了相关反馈的交互过程和其中的重要环节,进一步分析了相关反馈中的学习问题及其特点,根据相关反馈算法所采用的检索模型把算法分为基于距离度量的方法、基于概率框架的方法和基于机器学习的方法,并在这个分类下对近年来有代表性的一些算法进行了分析和探讨,最后展望了相关反馈技术未来的发展方向．     

Toward Fine-grained Image Retrieval with Adaptive Deep Learning for Cultural Heritage Image

Fine-grained image classification is a challenging research topic because of the high degree of similarity among categories and the high degree of dissimilarity for a specific category caused by different poses and scales. A cultural heritage image is one of the fine-grained images because each image has the same similarity in most cases. Using the classification technique, distinguishing cultural heritage architecture may be difficult. This study proposes a cultural heritage content retrieval method using adaptive deep learning for fine-grained image retrieval. The key contribution of this research was the creation of a retrieval model that could handle incremental streams of new categories while maintaining its past performance in old categories and not losing the old categorization of a cultural heritage image. The goal of the proposed method is to perform a retrieval task for classes. Incremental learning for new classes was conducted to reduce the re-training process. In this step, the original class is not necessary for re-training which we call an adaptive deep learning technique. Cultural heritage in the case of Thai archaeological site architecture was retrieved through machine learning and image processing. We analyze the experimental results of incremental learning for fine-grained images with images of Thai archaeological site architecture from world heritage provinces in Thailand, which have a similar architecture. Using a fine-grained image retrieval technique for this group of cultural heritage images in a database can solve the problem of a high degree of similarity among categories and a high degree of dissimilarity for a specific category. The proposed method for retrieving the correct image from a database can deliver an average accuracy of 85 percent. Adaptive deep learning for fine-grained image retrieval was used to retrieve cultural heritage content, and it outperformed state-of-the-art methods in fine-grained image retrieval.     

结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索

目的 传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像，忽略了手绘图像的细粒度特征。对此，提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法，既注重通过深度跨域实现整体匹配，也实现细粒度细节匹配。方法 首先构建多通道混合卷积神经网络，对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理；其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征；最后将粗细特征融合，进行相似性度量，得到检索结果。结果 在不同的数据库上进行实验，与传统的尺度不变特征（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和深度手绘模型Deep SaN（sketch-a-net）、Deep 3DS（sketch）、Deep TSN（triplet sketch net）等5种基准方法进行比较，选取了Top-1和Top-10，在鞋子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了12%，在椅子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了11%，Top-10提升了3%，与传统的手绘检索方法相比，本文方法得到了更高的准确率。在实验中，本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像，达到了实例级别手绘检索的目的。结论 提出了一种新的手绘图像检索方法，为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路，进行实例级别的手绘检索，与原有的方法相比，检索精度得到明显提升，证明了本文方法的可行性。     

深度区域网络方法的细粒度图像分类

目的 在细粒度视觉识别中,难点是对处于相同层级的大类,区分其具有微小差异的子类,为实现准确的分类精度,通常要求具有专业知识,所以细粒度图像分类为计算机视觉的研究提出更高的要求。为了方便普通人在不具备专业知识和专业技能的情况下能够区分物种细粒度类别,进而提出一种基于深度区域网络的卷积神经网络结构。方法 该结构基于深度区域网络,首先,进行深度特征提取任务,使用VGG16层网络和残差101层网络两种结构作为特征提取网络,用于提取深层共享特征,产生特征映射。其次,使用区域建议网络结构,在特征映射上进行卷积,产生目标区域;同时使用兴趣区域（RoI）池化层对特征映射进行最大值池化,实现网络共享。之后将池化后的目标区域输入到区域卷积网络中进行细粒度类别预测和目标边界回归,最终输出网络预测类别及回归边框点坐标。同时还进行了局部遮挡实验,检测局部遮挡部位对于分类正确性的影响,分析局部信息对于鸟类分类的影响情况。结果 该模型针对CUB_200_2011鸟类数据库进行实验,该数据库包含200种细粒度鸟类类别,11 788幅鸟类图片。经过训练及测试,实现VGG16+R-CNN （RPN）和Res101+R-CNN （RPN）两种结构验证正确率分别为90.88%和91.72%,两种结构Top-5验证正确率都超过98%。本文模拟现实环境遮挡情况进行鸟类局部特征遮挡实验,检测分类效果。结论 基于深度区域网络的卷积神经网络模型,提高了细粒度鸟类图像的分类性能,在细粒度鸟类图像的分类上,具有分类精度高、泛化能力好和鲁棒性强的优势,实验发现头部信息对于细粒度鸟类分类识别非常重要。     

基于Xception网络的弱监督细粒度图像分类

随着深度学习的快速发展,计算机视觉领域对图像的分类研究不仅仅局限于识别出物体的类别,更需要在传统图像分类任务的基础上进行更细致的类别划分.通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于Xception模型与WSDAN(weakly supervised data augmentation network)弱...     

A survey on deep learning-based fine-grained object classification and semantic segmentation

The deep learning technology has shown impressive performance in various vision tasks such as image classification, object detection and semantic segmentation. In particular, recent advances of deep learning techniques bring encouraging performance to fine-grained image classification which aims to distinguish subordinate-level categories, such as bird species or dog breeds. This task is extremely challenging due to high intra-class and low inter-class variance. In this paper, we review four types of deep learning based fine-grained image classification approaches, including the general convolutional neural networks (CNNs), part detection based, ensemble of networks based and visual attention based fine-grained image classification approaches. Besides, the deep learning based semantic segmentation approaches are also covered in this paper. The region proposal based and fully convolutional networks based approaches for semantic segmentation are introduced respectively.     

FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法

在大数据时代,图像检索技术在大规模数据上的应用是一个热门的研究领域。近年来,大规模图像检索系统中, 图像哈希算法 由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点而受到广泛的关注。现有的有监督学习哈希算法存在一些问题,主流的有监督的哈希算法需要通过图像特征提取器获取人为构造的图像特征表示,这种做法带来的图像特征损失影响了哈希算法的效果,也不能较好地处理图像数据集中语义的相似性问题。随着深度学习在大规模数据上研究的兴起,一些相关研究尝试通过深度神经网络进行有监督的哈希函数学习,提升了哈希函数的效果,但这类方法需要针对数据集人为设计复杂的深度神经网络,增大了哈希函数设计的难度,而且深度神经网络的训练需要较多的数据和较长的时间,这些问题影响了基于深度学习的哈希算法在大规模数据集上的应用。针对这些问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法,该算法通过设计优化问题的求解方法以及使用预训练的大规模深度神经网络,提高了哈希算法的效果,同时明显地缩短了复杂神经网络的训练时间。根据在不同图像数据集上的实验结果分析可知, 与现有的基准算法相比,提出的算法在哈希函数训练效果和训练时间上都具有较大的提高。