发明专利已授权

基于多尺度ROI特征的双二次池化细粒度图像分类方法

Name: 基于多尺度ROI特征的双二次池化细粒度图像分类方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 201910619662X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910619662.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-07-10

公开号

CN110533024A

公开日

2019-12-03

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_32

IPC 分类号

G06K9_32 , G06K9_46 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法计算机视觉

应用场景

图像检索, 智能安防, 工业质检, 医学影像分析, 自动驾驶视觉感知

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摘要

本发明公开了基于多尺度ROI特征的双二次池化细粒度图像分类方法。本发明如下步骤：1.使用Resnet-34网络提取图像的深度视觉特征，并基于该特征生成掩膜；将Mask与视觉特征图进行点乘，构建图像的ROI特征；2.选取Resnet-34网络中低层、中层、高层三种不同尺度的ROI特征，并利用改进的残差采样结构对多尺度特征进行维度变换，实现多尺度特征融合，从而提取多尺度ROI特征；3.利用多层次双二次池化结构,同时建模同层和跨层特征间的交互，并基于池化后的特征向量构建Softmax分类器；4.针对如上步骤构建端到端的网络进行训练，并利用训练好的网络对任一测试图像进行细粒度分类，输出所属类别。本发明在CUB-200-2011、Stanford Cars、FGVC-Aircraft三个数据集上取得了当前领先的准确率。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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