[发明专利]一种基于语义信息多层特征融合的细粒度鸟类识别方法有效
| 申请号： | 201910386030.3 | 申请日： | 2019-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111914599B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 何小海;李国瑞;吴晓红;卿粼波;滕奇志;王正勇;吴小强 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V40/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义信息多层特征融合的细粒度鸟类识别方法。该方法由区域定位网络，特征提取网络和一种跨层特征融合网络(Cross‑layer Feature Fusion Network，CFF‑Net)组成。首先，区域定位网络在没有局部语义标注的情况下，自动定位出局部有效信息区域；然后，特征提取网络提取局部区域图像特征和全局图像特征；最后，CFF‑Net对多个局部和全局的向量进行融合，提高最终分类性能。结果表明，本方法在Caltech‑UCSD Birds200‑2011(CUB200‑2011)鸟类公共数据集上，分类准确率高于目前主流的细粒度鸟类识别方法，表现出优异的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 信息 多层 特征 融合 细粒度 鸟类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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