多尺度特征融合的细粒度图像分类

提出了一种基于多尺度特征融合的细粒度图像分类方法。通过运用特征金字塔结构对不同层次的特征进行尺度变换,再进行信息融合;之后筛选其中包含细节特征最多的前三个区域图,将其与图像的全局特征共同作用以判断图片所属的子类类别。在公开的细粒度数据集CUB-200-2011、Stanford Dogs上进行了实验,得到的分类精度分别为85.7%和83.5%。实验结果表明该方法对于精细化物体分类具有一定的优越性。