作者：王培森; 宋彦; 戴礼荣图像分类细粒度图像分析视觉注意力图像表示深度学习
摘要：视觉注意力机制在细粒度图像分类中得到了广泛的应用。现有方法多是构建一个注意力权重图对特征进行简单加权处理。对此,本文提出了一种基于可端对端训练的深度神经网络模型实现的多通道视觉注意力机制,首先通过多视觉注意力图描述对应于视觉物体的不同区域,然后提取对应高阶统计特性得到相应的视觉表示。在多个标准的细粒度图像分类测试任务中,基于多通道视觉注意的视觉表示方法均优于近年主流方法。
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