联合语义部件的鸟类图像细粒度识别

• 作者: 徐丹 赵毅力
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 细粒度图像识别 语义部件检测 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1522-1529
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.16781

摘要

由于子类别的高度相似性引起的类间微小差异,以及姿态、尺度和旋转方面的类内变化,使得细粒度图像识别成为一个具有挑战性的计算机视觉问题.为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种联合语义部件的深度卷积神经网络模型.该模型由2个子网络组成:一个是语义部件检测子网,使用深度残差网络对鸟类图像语义部件进行精确定位;另一个是分类子网,使用三路深度残差网络对检测子网检测到的语义部件进行联合分类.收集了一个新的鸟类图像数据集YUB-200-2017,用于鸟类图像细粒度识别实验.结果表明,在YUB-200-2017和CUB-200-2011数据集上,文中方法具有较高的语义部件检测精度和识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵毅力	云南大学信息学院	25	105	6.0	9.0
3	徐丹	云南大学信息学院	90	938	14.0	28.0