基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO稀疏化双线性卷积神经网络的基本概念稀疏化双线性卷积神经网络的优势和特点稀疏化双线性卷积神经网络在细粒度图像分类中的应用PARTTHREE细粒度图像分类的定义和特点细粒度图像分类的挑战和难点细粒度图像分类的方法和技术PARTFOUR基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类方法基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类的优势和特点基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类的实验结果和性能评估PARTFIVE基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类的应用前景基
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基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类摘要:细粒度图像分类是计算机视觉领域的重要任务之一,它要求对具有相似外观但属于不同细粒度类别的对象进行准确分类。本文提出了一种基于显著增强分层双线性池化网络的方法,以提高细粒度图像分类的性能。该方法利用了显著性区域的信息和双线性特征提取方法,在分层双线性池化网络中引入了显著增强模块,以增强模型的表达能力。实验证明,该方法在几个常用数据集上取得了优于现有方法的性能,证明了其在细粒度图像分类任务中的有效性。1.引言细粒