融合张量合成注意力的改进ResNet图像分类模型

针对卷积神经网络处理图像分类任务时提取特征不充分以及提取到的特征不区分贡献度的问题,提出了一种融合张量合成注意力的改进ResNet-101 (RTSA Net-101)网络模型。首先,利用ResNet-101骨干网络提取图像特征,并在残差网络卷积结构后嵌入张量合成注意力模块,对获取的特征进行三张量积计算,得到注意力特征矩阵;然后,使用Softmax函数对注意力特征矩阵进行归一化,从而为特征分配权重,以区分特征的贡献度;最后,将得到的权重和对应的键值加权求和,获取最终图像完整特征,以提升模型的图像分类精度。在自然图像数据集CIFAR-10、CIFAR-100和街牌号数据集SVHN上进行了对比实验,模型分类准确率分别为96.12%、81.60%、96.67%,图像平均测试运行时间分别为0.0258 s、0.0260 s、0.0262 s。实验结果表明：相比于其他7种先进图像分类模型,RTSA Net-101模型可以获得更高的分类准确率和更短的测试运行时间,且能够有效地增强网络的特征学习能力,具有一定的创新性、高效性。