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基于核化双线性卷积网络的细粒度图像分类
被引量：
18
1
作者
葛疏雨
高子淋
+1 位作者
张冰冰
李培华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期2134-2141,共8页
双线性卷积网络(Bilinear CNN,B-CNN)在计算机视觉任务中有着广泛的应用.B-CNN通过对卷积层输出的特征进行外积操作,能够建模不同通道之间的线性相关,从而增强了卷积网络的表达能力.由于没有考虑特征图中通道之间的非线性关系,该方法无...
双线性卷积网络(Bilinear CNN,B-CNN)在计算机视觉任务中有着广泛的应用.B-CNN通过对卷积层输出的特征进行外积操作,能够建模不同通道之间的线性相关,从而增强了卷积网络的表达能力.由于没有考虑特征图中通道之间的非线性关系,该方法无法充分利用通道之间所蕴含的更丰富信息.为了解决这一不足,本文提出了一种核化的双线性卷积网络,通过使用核函数的方式有效地建模特征图中通道之间的非线性关系,进一步增强卷积网络的表达能力.本文在三个常用的细粒度数据库CUB-200-2011、FGVC-Aircraft以及Cars上对本文方法进行了验证,实验表明本文方法在三个数据库上均优于同类方法.
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关键词
核化双线性聚合
双线性卷积网络
端到端学习
细粒度图像分类
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职称材料
题名
基于核化双线性卷积网络的细粒度图像分类
被引量：
18
1
作者
葛疏雨
高子淋
张冰冰
李培华
机构
大连理工大学信息与通信工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期2134-2141,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61471082)
文摘
双线性卷积网络(Bilinear CNN,B-CNN)在计算机视觉任务中有着广泛的应用.B-CNN通过对卷积层输出的特征进行外积操作,能够建模不同通道之间的线性相关,从而增强了卷积网络的表达能力.由于没有考虑特征图中通道之间的非线性关系,该方法无法充分利用通道之间所蕴含的更丰富信息.为了解决这一不足,本文提出了一种核化的双线性卷积网络,通过使用核函数的方式有效地建模特征图中通道之间的非线性关系,进一步增强卷积网络的表达能力.本文在三个常用的细粒度数据库CUB-200-2011、FGVC-Aircraft以及Cars上对本文方法进行了验证,实验表明本文方法在三个数据库上均优于同类方法.
关键词
核化双线性聚合
双线性卷积网络
端到端学习
细粒度图像分类
Keywords
kernelized bilinear pooling
bilinear convolution neural network
end to end learning
fine-grained visual recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核化双线性卷积网络的细粒度图像分类
葛疏雨
高子淋
张冰冰
李培华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
18
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