【摘 要】
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寻找场景中的有效信息是场景识别领域中的关键性问题。针对构建场景图像的有效表示,提出了一种基于多尺度注意力网络的场景识别方法。通过在模型中融入改进的通道注意力结构,获得值得关注的局部特征和全局特征;同时针对空间注意力计算过程中的信息丢失问题,提出了基于不同尺度的空间注意力结构,利用特征互补得到场景图像的最终表示;并且引入中心损失函数联合监督策略,进一步减少类内差异误判。在Indoor 67和SUN
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(U1813222),国家重点研发计划资助项目(2018YFB1306900)。
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寻找场景中的有效信息是场景识别领域中的关键性问题。针对构建场景图像的有效表示,提出了一种基于多尺度注意力网络的场景识别方法。通过在模型中融入改进的通道注意力结构,获得值得关注的局部特征和全局特征;同时针对空间注意力计算过程中的信息丢失问题,提出了基于不同尺度的空间注意力结构,利用特征互补得到场景图像的最终表示;并且引入中心损失函数联合监督策略,进一步减少类内差异误判。在Indoor 67和SUN 397数据集上的实验表明,与其他分类方法相比,本文方法具有较好的识别性能。
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