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基于空间金字塔注意力的细粒度图像分类
1
作者
朱丽
潘鑫
+4 位作者
付海涛
杨亚杰
金晨磊
冯宇轩
范健
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期795-803,共9页
基于改进的空间金字塔注意力模块,提升轻量化网络在细粒度图像分类任务上的性能.通过结合全局特征与局部特征,改进模型在不显著增加参数量的情况下提高了轻量化网络的分类性能.在斯坦福狗数据集上的实验结果表明,采用该模块的轻量化网...
基于改进的空间金字塔注意力模块,提升轻量化网络在细粒度图像分类任务上的性能.通过结合全局特征与局部特征,改进模型在不显著增加参数量的情况下提高了轻量化网络的分类性能.在斯坦福狗数据集上的实验结果表明,采用该模块的轻量化网络准确率显著提升,甚至超过部分经典模型.该方法拓展了轻量化网络在资源受限设备上的应用范围,为细粒度图像分类问题提供了一种高效、低计算成本的解决方案.
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关键词
图像分类
细粒度分类
注意力机制
轻量化网络
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职称材料
题名
基于空间金字塔注意力的细粒度图像分类
1
作者
朱丽
潘鑫
付海涛
杨亚杰
金晨磊
冯宇轩
范健
机构
吉林
农业大学信息
技术
学院
广东理工学院信息
技术
学院
长春理工大学电子信息工程学院
吉林省互联网技术支撑中心
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期795-803,共9页
基金
吉林省科技发展计划项目(批准号:20240302092GX)
吉林省教育厅科学技术研究项目(批准号:JJKH20250569KJ)。
文摘
基于改进的空间金字塔注意力模块,提升轻量化网络在细粒度图像分类任务上的性能.通过结合全局特征与局部特征,改进模型在不显著增加参数量的情况下提高了轻量化网络的分类性能.在斯坦福狗数据集上的实验结果表明,采用该模块的轻量化网络准确率显著提升,甚至超过部分经典模型.该方法拓展了轻量化网络在资源受限设备上的应用范围,为细粒度图像分类问题提供了一种高效、低计算成本的解决方案.
关键词
图像分类
细粒度分类
注意力机制
轻量化网络
Keywords
image classification
fine-grained classification
attention mechanism
lightweight network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间金字塔注意力的细粒度图像分类
朱丽
潘鑫
付海涛
杨亚杰
金晨磊
冯宇轩
范健
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025
0
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