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- 基于SKNet注意力机制的飞机类型识别算法
- 作者： 舒振宇 秦昊 来源： 中南民族大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增广 SKNet注意力 飞机类型识别
- 描述： 飞机类型识别是细粒度图像分类的一种，重点在于设计神经网络模型使其能够分辨各飞机种类中细微而具有区分性的特征.针对当前飞机识别任务中飞机种类众多、类间差异细微、类内差异显著等问题，提出了一种基于改进SKNet注意力与数据增广的飞机类型识别算法.以ResNeXt101网络作为基础网络，改进CBAM注意力提出并行的通道-空间注意力PCSA并嵌入可选择卷积模块的不同分支，得到PCSA-SK注意力，将其嵌入基础网络以进一步融合基础网络提取的深层特征并为其分配权重.根据目标激活图中具有判别性信息的区域，在原图像上对判别性区域裁剪并加入训练集，实现数据增广.实验结果表明：该算法在FGVC-Aircraft数据集上取得了93.57%的识别准确率，优于其他飞机识别算法.