细粒度图像识别的递归注意力卷积神经网络(RA-CNN)
需积分: 31 153 浏览量
更新于2024-09-10
1
收藏 1.67MB PDF 举报
"Recurrent-Attention-Convolutional-Neural-Network"(RA-CNN)是一种创新的深度学习架构,专为解决细粒度图像识别问题而设计,尤其是在区分如鸟类物种等微小差异类别时面临的挑战。细粒度图像识别的难点在于精确区域定位( discriminative region localization)和精细特征学习(fine-grained feature learning),这两者通常是相互关联且可以相互增强的。
现有的方法往往独立地处理这些问题,即在区域检测与特征提取之间缺乏有效的交互。RA-CNN旨在改变这种状况,它提出了一种循环注意力卷积神经网络,通过一种递归的方式,让区域关注和基于区域的特征表示在多尺度上互相强化学习。该模型由两个核心子网络组成:分类子网络和注意力提议子网络(Attention Proposal Network, APN)。
APN从整个图像开始,迭代地生成区域注意力,同时考虑到不同尺度下的特征信息。这个过程并非一次性完成,而是逐步细化,通过循环机制不断优化对图像中关键部分的关注,从而提高对细微差别的识别能力。分类子网络则利用这些区域特征进行分类决策,随着APN的迭代,每个层级的注意力引导使得模型能够更好地聚焦于区分相似类别的关键特征上。
RA-CNN的优势在于它将区域检测与特征提取的过程融合在一起,通过自下而上的反馈和自上而下的指导,提高了模型在细粒度图像识别任务中的性能。这种方法不仅提高了识别精度,还减少了对大量标注数据的依赖,因为它能够在训练过程中自我调整和学习到有效的特征组合。RA-CNN为解决细粒度图像识别问题提供了一个新的有效框架,有望推动该领域的研究进展。"
2021-05-26 上传
2019-10-28 上传
2024-05-08 上传
2024-04-27 上传
2024-03-27 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
baidu_37489064
- 粉丝: 0
- 资源: 2
最新资源
- BottleJS快速入门:演示JavaScript依赖注入优势
- vConsole插件使用教程:输出与复制日志文件
- Node.js v12.7.0版本发布 - 适合高性能Web服务器与网络应用
- Android中实现图片的双指和双击缩放功能
- Anum Pinki英语至乌尔都语开源词典:23000词汇会话
- 三菱电机SLIMDIP智能功率模块在变频洗衣机的应用分析
- 用JavaScript实现的剪刀石头布游戏指南
- Node.js v12.22.1版发布 - 跨平台JavaScript环境新选择
- Infix修复发布:探索新的中缀处理方式
- 罕见疾病酶替代疗法药物非临床研究指导原则报告
- Node.js v10.20.0 版本发布,性能卓越的服务器端JavaScript
- hap-java-client:Java实现的HAP客户端库解析
- Shreyas Satish的GitHub博客自动化静态站点技术解析
- vtomole个人博客网站建设与维护经验分享
- MEAN.JS全栈解决方案:打造MongoDB、Express、AngularJS和Node.js应用
- 东南大学网络空间安全学院复试代码解析