基于弱监督学习的多标签红外图像分类算法OA北大核心CSTPCD
红外图像的场景感知与分类分级是图像识别的一项关键技术,对于红外侦察与制导具有重要意义。为有效解决红外图像多场景多目标的场景感知及分类分级的问题,本文提出一种基于弱监督学习的多标签红外图像分类算法。将多标签图像分类技术应用于红外前视图像领域,针对多场景的红外图像进行弱监督的图像级标注,使用主干网络Resnet-50对图像进行特征提取;引入类特定的空间残差注意力模块CSRA以捕捉图像中不同类别所占据的不同空间区域,提高类别特征的表达性能;引入先进的损…查看全部>>
苗传开;娄树理;李婷;蔡慧敏
烟台大学物理与电子信息学院,山东烟台264005烟台大学物理与电子信息学院,山东烟台264005天津津航技术物理研究所,天津300308天津津航技术物理研究所,天津300308
信息技术与安全科学
弱监督学习多标签分类红外图像场景感知
《光学精密工程》 2022 (20)
P.2501-2509,9
评论