基于多粒度融合和雙注意力的細(xì)粒度圖像分類

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摘要： 針對(duì)現(xiàn)有模型對(duì)細(xì)粒度圖像關(guān)鍵信息精準(zhǔn)識(shí)別較難， 分類指標(biāo)較單一且特征利用不充分的問題， 提出一個(gè)新的細(xì)粒度圖像分類網(wǎng)絡(luò)模型. 該模型在

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟中嵌入雙注意力網(wǎng)絡(luò)以強(qiáng)化中層特征與深度特征的相關(guān)性， 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)不同層的感受野大小不同將數(shù)據(jù)剪裁后再拼接成新的樣本數(shù)據(jù)作為下一層輸入， 采用支持向（剩余12440字）