CNN和Transformer在细粒度图像识别中的应用综述OA北大核心CSTPCD
Review of Applications of CNN and Transformer in Fine-Grained Image Recognition
细粒度图像识别旨在从类别图像中辨别子类别.由于图像间只有细微差异,这使得识别任务具有挑战性.随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的方法定位局部和表示特征的能力越来越强,其中以卷积神经网络(CNN)和Transformer为基础的各类算法大大提高了细粒度图像识别精度,细粒度图像领域得到了显著发展.为了整理两类方法在细粒度图像识别领域的发展历程,对该领域近年来只运用类别标签的方法进行了综述.介绍了细粒度图像识别的概念,详细阐述了主流细粒度图像数据…查看全部>>
马瑶;智敏;殷雁君;萍萍
内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,呼和浩特 010022内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,呼和浩特 010022内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,呼和浩特 010022内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,呼和浩特 010022
信息技术与安全科学
细粒度图像识别深度学习卷积神经网络Transformer
《计算机工程与应用》 2022 (19)
53-63,11
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZZ21004)内蒙古自然科学基金(2018MS06008)内蒙古师范大学研究生科研创新基金(CXJJS21159).
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