期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于混合特征提取的细粒度图像识别方法
被引量:
2
1
作者
李明峰
邵琳钰
蔡昌利
《南昌大学学报(工科版)》
CAS
2023年第3期297-306,共10页
由于细粒度图像类内差异大、类间差异小的特点,导致其识别具有较大的难度,针对该问题,提出了一种基于混合特征提取的细粒度图像识别方法。借助混合增强(Mixup)思想混合卷积神经网络中间层,提取类内和类间的特征信息,并通过非局部模块加...
由于细粒度图像类内差异大、类间差异小的特点,导致其识别具有较大的难度,针对该问题,提出了一种基于混合特征提取的细粒度图像识别方法。借助混合增强(Mixup)思想混合卷积神经网络中间层,提取类内和类间的特征信息,并通过非局部模块加强模型提取特征的能力。同时,为了降低Mixup方法引入的噪声和歧义,设计了与训练过程耦合的多损失函数。该模型在广泛使用的公开细粒度图像数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上分别达到了87.4%和93.8%的识别精度,与多个基线方法相比有显著的性能提升。
展开更多
关键词
计算机视觉
细粒度图像识别
非局部模块
混合特征
多损失函数
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于混合特征提取的细粒度图像识别方法
被引量:
2
1
作者
李明峰
邵琳钰
蔡昌利
机构
上海理想信息产业(集团)有限公司
北京邮电大学信息与通信工程学院
出处
《南昌大学学报(工科版)》
CAS
2023年第3期297-306,共10页
基金
北邮-电信视觉智能联合实验室资助项目(B2019012)。
文摘
由于细粒度图像类内差异大、类间差异小的特点,导致其识别具有较大的难度,针对该问题,提出了一种基于混合特征提取的细粒度图像识别方法。借助混合增强(Mixup)思想混合卷积神经网络中间层,提取类内和类间的特征信息,并通过非局部模块加强模型提取特征的能力。同时,为了降低Mixup方法引入的噪声和歧义,设计了与训练过程耦合的多损失函数。该模型在广泛使用的公开细粒度图像数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上分别达到了87.4%和93.8%的识别精度,与多个基线方法相比有显著的性能提升。
关键词
计算机视觉
细粒度图像识别
非局部模块
混合特征
多损失函数
Keywords
computer vision
fine-grained image recognition
non-local module
mixed feature
multi-loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合特征提取的细粒度图像识别方法
李明峰
邵琳钰
蔡昌利
《南昌大学学报(工科版)》
CAS
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部