基于空间金字塔注意力的细粒度图像分类

doi:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023554

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吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (03) : 795-803. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023554

基于空间金字塔注意力的细粒度图像分类

朱丽, 潘鑫, 付海涛, 杨亚杰, 金晨磊, 冯宇轩, 范健

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摘要

基于改进的空间金字塔注意力模块，提升轻量化网络在细粒度图像分类任务上的性能.通过结合全局特征与局部特征，改进模型在不显著增加参数量的情况下提高了轻量化网络的分类性能.在斯坦福狗数据集上的实验结果表明，采用该模块的轻量化网络准确率显著提升，甚至超过部分经典模型.该方法拓展了轻量化网络在资源受限设备上的应用范围，为细粒度图像分类问题提供了一种高效、低计算成本的解决方案.