公开(公告)号：CN118135290A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410163900.1

申请日：2024-02-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  涂玉珊 ,  侯杰 ,  项盛 ,  任伟 ,  万宏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于transformer的细粒度图像分类方法。该方法包括以下步骤：S1：使用预处理模块处理原始图像数据集；S2：通过transformer主干网络将图像切分为互不重叠的小图块，并提取每个小图块的特征向量token，同时引入位置编码和class‑token；S3：使用信息丢弃模块对每个token进行打分，过滤掉得分较低的token；S4：通过特征选择模块从每层编码器的输出中筛选出强判别区域，将这些区域进行拼接得到聚合特征，再与class‑token融合；S5：使用分类预测模块对融合特征进行分类预测，构建交叉熵损失函数进行训练，通过不断更新参数和迭代训练，优化模型性能，直至模型收敛。