细粒度图像分类的互补注意力方法

作者：赵勋; 王家宝; 李阳; 王亚鹏; 苗壮^*

来源：中国图象图形学报, 2021, 26(12): 2860-2869.

• 细粒度
• 注意力机制
• 图像分类
• 特征提取
• 特征表示

目的由于分类对象具有细微类间差异和较大类内变化的特点,细粒度分类一直是一个具有挑战性的任务。绝大多数方法利用注意力机制学习目标中显著的局部特征。然而,传统的注意力机制往往只关注了目标最显著的局部特征,同时抑制其他区域的次级显著信息,但是这些抑制的信息中通常也含有目标的有效特征。为了充分提取目标中的有效显著特征,本文提出了一种简单而有效的互补注意力机制。方法基于SE(squeeze-and-excitation)注意力机制,提出了一种新的注意力机制,称为互补注意力机制(complemented SE,CSE)。既从原始特征中提取主要的显著局部特征,也从抑制的剩余通道信息中提取次级显著特征,这些特征之间具有互补性,通过融合这些特征可以得到更加高效的特征表示。结果在CUB-Birds(Caltech-UCSD Birds-200-2011)、Stanford Dogs、Stanford Cars和FGVC-Aircraft(fine-grained visual classification of aircraft) 4个细粒度数据集上对所提方法进行验证,以ResNet50为主干网络,在测试集上的分类精度分别达到了87.9%、89.1%、93.9%和92.4%。实验结果表明,所提方法在CUB-Birds和Stanford Dogs两个数据集上超越了当前表现最好的方法,在Stanford Cars和FGVC-Aircraft数据集的表现也接近当前主流方法。结论本文方法着重提升注意力机制提取特征的能力,得到高效的目标特征表示,可用于细粒度图像分类和特征提取相关的计算机视觉任务。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学