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SE-CMT語(yǔ)義信息補(bǔ)充的特征提取模型

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摘 要：在圖像分類中，有益的語(yǔ)義信息補(bǔ)充可以高效捕捉關(guān)鍵區(qū)域，提高分類性能。為了獲得有益的圖像語(yǔ)義信息，提出了一種SE-CMT（SE-Networks CNN Meet Transformer）模型。該模型依據(jù)簡(jiǎn)單的CNN特征提取理論，輸入圖像通過(guò)SE-CMT Stem重標(biāo)定前面提取到的特征，再通過(guò)SE-CMT Block中的深度卷積層來(lái)增強(qiáng)特征。（剩余13820字）

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