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| 联合语义部件的鸟类图像细粒度识别 | |
| 作者姓名： | 赵毅力 徐丹 |
| 作者单位： | 云南大学信息学院;西南林业大学大数据与智能工程学院 |
| 摘 要： | 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. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |