一种基于Transformer的细粒度图像分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202210305985.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114676776A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114676776A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 汲如意;李佳盈;张立波;武延军 | 申请（专利权）人 | 中国科学院软件研究所 |
| 代理机构 | 北京君尚知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 100190北京市海淀区中关村南四街4号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Transformer的细粒度图像分类方法。本方法为：1）将样本图像输入线性映射和编码器层中提取多层令牌特征；2）通过令牌特征选择模块作用于编码器提取的多层令牌特征；3）通过语义部件生成模块作用于第一层令牌特征，获取包含辨识性视觉图案的局部区域，利用局部分支学习该区域内对象的细节信息；4）将两个分支的分类令牌交换，编码器作用于交换后的分类令牌与当前分支的图像块令牌，融合全局分支提取的图像完整信息与局部分支获取的关键区域的细节信息；5）通过中心损失函数约束细粒度对象类内特征距离，间接地增大类间特征距离；6）连接两个分支的分类令牌，输入到分类器，从而实现对输入图像的分类。 |
