联合语义部件的鸟类图像细粒度识别

作     者：赵毅力 徐丹 Zhao Yili;Xu Dan

作者机构：云南大学信息学院昆明650091 西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224 

基　　金：国家自然科学基金(61662072 61540062) 云南省教育厅基金(2015Y285 2016CYH03) 云南省应用基础研究项目(2014FA021) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2018年第30卷第8期

页      码：1522-1529页

摘      要：由于子类别的高度相似性引起的类间微小差异,以及姿态、尺度和旋转方面的类内变化,使得细粒度图像识别成为一个具有挑战性的计算机视觉问题.为了对鸟类图像进行细粒度识别,提出一种联合语义部件的深度卷积神经网络模型.该模型由2个子网络组成:一个是语义部件检测子网,使用深度残差网络对鸟类图像语义部件进行精确定位;另一个是分类子网,使用三路深度残差网络对检测子网检测到的语义部件进行联合分类.收集了一个新的鸟类图像数据集YUB-200-2017,用于鸟类图像细粒度识别实验.结果表明,在YUB-200-2017和CUB-200-2011数据集上,文中方法具有较高的语义部件检测精度和识别准确率.

主 题 词：细粒度图像识别 语义部件检测 深度学习 卷积神经网络 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2018.16781

馆 藏 号：203322595...