【摘 要】
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目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法 YOLOv3(you only look once)和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法利用重新训练过的目标检测算法YOLOv
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安710121;西安交通大学电信学院,西安710049;空军工程大学信息与导航学院,西安710077
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目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法 YOLOv3(you only look once)和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特
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