【摘 要】
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教材插图分类作为在线交互学习的先验技术手段,对于教材理解及插图问答至关重要。插图通常是被有意设计用来表达信息,很难用几个文字或者用一幅自然图像来描述。它们通常会抑制不相关的信息,比如杂乱的背景,复杂的纹理以及阴影的细微差别。这就使得对教材插图的分类与自然图像的分类有本质上的不同。鉴于插图应用广泛且涵盖信息较多,本文对教材插图的分类算法进行初步探索及研究优化。对于插图数据集中存在的特征相似性问题,使
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教材插图分类作为在线交互学习的先验技术手段,对于教材理解及插图问答至关重要。插图通常是被有意设计用来表达信息,很难用几个文字或者用一幅自然图像来描述。它们通常会抑制不相关的信息,比如杂乱的背景,复杂的纹理以及阴影的细微差别。这就使得对教材插图的分类与自然图像的分类有本质上的不同。鉴于插图应用广泛且涵盖信息较多,本文对教材插图的分类算法进行初步探索及研究优化。对于插图数据集中存在的特征相似性问题,使用普通的分类网络对其中部分易混淆的图片难以区分。本文针对插图数据集中类间距较小、背景复杂等问题,结合细粒度分类的相关工作,提出了多种基于注意力结构的分类模型,主要工作以及相关贡献如下:(1)针对普通图像分类网络中多尺度融合的思想,以ResNet作为骨干网络将多层不同尺度的特征图进行再变换、融合,并对WSDAN细粒度分类网络的注意力模块改进,从而实现不同维度上的注意力特征提取,以此获得更加精确有效的注意力特征,从而提高分类精度。(2)从网络结构和特征维度的角度出发,在多尺度特征融合注意力提取结构的基础上,再结合Domain SENet中特征维度注意力提取的思路,从特征维度的层面上对提取的注意力特征进行增强优化。为了探究最优分组数,并将注意力图划分为不同的分组进行对比实验,最终得到对目标多部件敏感的注意力特征图。(3)从卷积核的角度出发,并以多尺度特征融合注意力提取结构为基础。通过在注意力提取模块中,分别使用空洞卷积、可变形卷积两个不规则卷积块,使注意力提取结构对分类目标的轮廓更加敏感。从卷积核形状的角度应用注意力机制,最终得到一个对目标关键部位敏感程度更高的注意力特征图。
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