基于Xception网络的弱监督细粒度图像分类

摘要：

随着深度学习的快速发展,计算机视觉领域对图像的分类研究不仅仅局限于识别出物体的类别,更需要在传统图像分类任务的基础上进行更细致的类别划分.通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于Xception模型与WSDAN(weakly supervised data augmentation network)弱监督数据增强的方法相结合的深度学习网络应用于细粒度图像分类任务.该方法以Xception网络作为骨干网络和特征提取网络、利用改进的WSDAN模型进行数据增强,并把增强后的图像反馈回网络作为输入图像来增强网络的泛化能力.在常用的细粒度图像数据集和NABirds数据集上进行实验验证,得到的分类正确率分别为89.28％、91.18％、94.47％、93.04％和88.4％.实验结果表明,与WSDAN(Pytorch)模型及其他多个主流细粒度分类算法相比,该方法取得了更好的分类结果.

关键词：细粒度图像分类;数据增强;深度学习;弱监督;Xception网络

所属期刊栏目：58

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62066046

在线出版日期：2022-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：235-243