基于特征融合与集成学习的细粒度图像分类

激光与光电子学进展页数： 13 2024-11-25

摘要：细粒度图像分类旨在准确分类给定超类的子类别，面临类内差异大、类间差异小和训练样本有限等挑战。目前，大多数方法基于Vision Transformer进行改进以提升分类性能，但仍存在一些问题：忽略不同层次分类令牌的互补信息导致全局特征提取不完整，多头自注意力机制中不同头部表现不一致导致局部定位不准确，以及有限训练样本易过拟合。基于此，提出一种基于特征融合与集成学习的细粒度图像分类... （共13页）

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