[发明专利]基于空间对称化不规则局部区域特征提取的细粒度图像分类方法在审
| 申请号： | 202111587972.1 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114202659A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 徐洋;杨明;徐伟;林立华;李彬;吴泽彬;韦志辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学;中国铁路上海局集团有限公司南京供电段 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于空间对称化不规则局部区域特征提取的细粒度图像分类方法，包括：将图像输入到深度卷积网络中得到特征图；将特征图输入到对称化局部区域提取模块中进行局部区域特征提取；利用注意力机制捕获特征之间的上下文关系；利用双向循环神经网络将空间结构信息与特征信息进行融合；以聚类的方式将所有特征用若干个聚类中心进行表示，联合所有聚类中心进行分类，得到目标类别。该方法克服了局部特征提取时，特征之间的空间信息丢失问题，同时提出的不规则区域特征提取模板能够有效的对目标的不规则的关键性的局部区域特征进行提取，最大程度上保留局部信息完整性和减少无关信息，能够提高细粒度图像分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 对称 不规则 局部 区域 特征 提取 细粒度 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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