面向细粒度分类的预测属性引导的注意力研究

细粒度图像分类任务比一般图像分类任务更具有挑战性,其通常需要对类间差异小、类内差异大的样本进行分类.现有细粒度分类方法主要依赖视觉特征进行分类,而人类可以根据文本描述等属性描述来辅助识别图像类别.该文提出了一种通过预测属性引导的通道注意力模块,该模块可以插入到任意的卷积神经网络中,从而让模型学习到更高级的特征表示.最后,该算法在CUB-200-2011数据集上测试,在使用Resnet-50、VGG-19、Bilinear-CNN作为主干网络训练时的精度分别达到87.1%、82.1%、85.5%,精度得到显著提升.