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题名基于跨层精简双线性网络的细粒度鸟类识别
被引量：9
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作者
蓝洁
周欣
何小海
滕奇志
卿粼波
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机构
四川大学电子信息学院
中国信息安全测评中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第36期240-246,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871278)
成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX)
+1 种基金
四川省科技计划(2018HH0143)
四川省教育厅项目(18ZB0355)资助
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文摘
细微的类间差异和显著的类内变化使得细粒度图像分类极具挑战性。为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种基于跨层精简双线性池化的深度卷积神经网络模型。首先,根据Tensor Sketch算法计算出多组来自不同卷积层的精简双线性特征向量;其次,将归一化后的特征向量级联送至softmax分类器;最后,引入成对混淆对交叉熵损失函数进行正则化以优化网络。提出的模型无需额外的部件标注,可进行端到端的训练。结果表明,在公开的CUB-200—2011鸟类数据集上,该模型取得了较好的性能,识别正确率为86.6%,较BCNN提高2.5%。与多个先进细粒度分类算法的对比,验证了提出模型的有效性和优越性。
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关键词
鸟类识别
精简双线性变换
跨层特征融合
成对混淆
细粒度图像分类
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Keywords
bird species recognition
compact bilinear transformation
cross-layer feature fusion pairwise confusion
fine-grained image classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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