[发明专利]一种基于通道损失函数的细粒度图像识别方法有效
| 申请号： | 201911072231.2 | 申请日： | 2019-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN110807465B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 马占宇;常东良;谢吉洋;丁逸枫;司中威 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种基于通道损失函数的细粒度图像识别方法，包括下列步骤：特征提取、特征判别性损失函数计算、特征多样性损失函数计算、模型优化损失函数计算，本发明综合考虑了细粒度图像类内差异大，类间差异小，背景噪声影响大等因素的一项，约束属于每个类别的特征图都具有判别性，且具有对应类别的特征，减小了类内的差异性，降低了学习的难度，学习到了更好的判别性特征；约束属于每个类别的特征图均具有多样性，从而增大了类间的差异性，从而取得了良好的效果，易于实际部署，在多个细粒度图像分类任务上起到了明显的效果提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 损失 函数 细粒度 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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