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摘要
在小样本图像分类任务中，模型对不同类的相似图片进行度量时，由于缺少对样本局部重要特征的关注且难以捕捉相似图片间的细微差别，导致出现部分查询样本与正确类原型的分类边界较模糊的问题。基于此，本文提出了通道注意力双线性度量网络（CABMN），该网络首先增加模型对图片局部重要区域的关注度，然后利用双线性哈达玛积操作挖掘该重要区域的深层次二阶特征信息，使得模型对图片局部关键区域的定位更精准。对比实验结果表明，本文提出的CABMN在各个数据集上的分类性能均有提高，尤其在细粒度数据集CUB-200-2011和Stanford-Cars上达到86.19%和81.51%的分类准确率。
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