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基于注意力机制的DM-BCNN鲨鱼种群细粒度分类方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
蒋飞;李皞;李雅琴;肖松宴;刘天玮
作者机构:
[李雅琴; 李皞; 肖松宴; 刘天玮; 蒋飞] 武汉轻工大学数学与计算机学院
语种:
中文
关键词:
鲨鱼;细粒度图像;注意力机制;可变形卷积;互通道损失
关键词(英文):
shark;fine-grained image;attention mechanism;deformable convolution;mutual channel loss
期刊:
渔业现代化
ISSN:
1007-9580
年:
2024
卷:
51
期:
5
页码:
90-101
基金类别:
湖北省重点研发计划(2023BBB046)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
为提高鲨鱼种群细粒度分类的准确率,解决数据集图像干扰因素多、图像局部关键特征提取不足、通道语义关联欠缺等问题,提出了一种基于改进双线性卷积神经网络B-CNN模型的DM-BCNN鲨鱼种群细粒度分类模型。首先,引入可变形卷积...展开更多 为提高鲨鱼种群细粒度分类的准确率,解决数据集图像干扰因素多、图像局部关键特征提取不足、通道语义关联欠缺等问题,提出了一种基于改进双线性卷积神经网络B-CNN模型的DM-BCNN鲨鱼种群细粒度分类模型。首先,引入可变形卷积将原模型中的特征提取部分替换为DRAM_ResNet网络结构,提升模型对复杂非规则形状和局部结构的检测能力;然后在此基础上采用NAM注意力机制,加...
摘要(英文):
To enhance the accuracy of fine-grained classification of shark populations and address issues such as image interference,insufficient extraction of local key features,and lack of semantic correlation between channels,a DM-BCNN model for fine-grained classification of s...MORE To enhance the accuracy of fine-grained classification of shark populations and address issues such as image interference,insufficient extraction of local key features,and lack of semantic correlation between channels,a DM-BCNN model for fine-grained classification of sha...

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