一种新的基于通道-空间融合注意力及SwinT的细粒度图像分类算法OA
A New Fine-grained Image Classification Algorithm Based on Channel-Space Fusion Attention and SwinT
细粒度图像分类是计算机视觉领域的一大分类任务,其难点在于如何通过类别监督信息自主地找到判别性区域.提出一种新的通道-空间融合注意力模块,基于该模块设计了一种新的 Swin Transformer 算法SwinT-NCSA(a Swin Transformer based on a novel channel-spatial attention module),分别从通道维和空间维同时提取特征,再将其融入到Swin Transformer模型中以提…查看全部>>
姜昊;凌萍;陈寸生保
江苏师范大学计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116江苏师范大学计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116江苏师范大学计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116
计算机与自动化
细粒度图像分类Swin Transformer通道-空间融合注意力模块深度学习弱监督学习
fine-grained image classificationSwin Transformerchannel-spatial fusion attention moduledeep learningweak supervised learning
《南京师范大学学报（工程技术版）》 2023 (3)
36-42,7
国家自然科学基金面上项目(61872168)、江苏师范大学研究生科研与实践创新计划项目(2022XKT1534).
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