[发明专利]一种基于跨层精简双线性网络的细粒度鸟类识别方法

摘要

本发明公开了一种基于跨层精简双线性网络的细粒度鸟类识别方法。包括以下步骤：首先对CUB‑200‑2011数据集中的5994张训练图片和5794张测试图片进行预处理，然后将处理后的图像输入VGG‑16卷积神经网络提取鸟类图像的特征图谱。为考虑层间特征交互，对得到的不同高层卷积的特征图谱提取出三组精简双线性特征表示，对其进行归一化操作后并级联送入softmax分类器。最后利用交叉熵损失并佐以成对混淆损失优化整个网络。本发明所描述的识别方法具有特征维度低、计算量少、识别率高、鲁棒性强等优点，针对细粒度图像分类这一特定领域，具备一定使用价值，可以进行实际应用。