基于模态相关性学习的细粒度分类
Fine-grained classification based on modal correlation learning
河海大学 计算机与信息学院, 南京 211100
摘要
针对单模态细粒度分类方法难以区分图像间细微差异的问题，将多模态融合方法引入到细粒度分类任务中，充分利用多模态数据的相关性和互补性，提出了一种基于模态相关性学习的细粒度分类方法。该方法分为两个阶段，首先考虑到图像和文本数据之间的对应关系，利用它们的匹配程度作为约束来进行模型的预训练；接着，加载上一步得到的网络参数，先提取多模态特征，再利用文本特征指导图像特征的生成；最后，基于融合后的特征进行细粒度分类。该方法在UPMC-Food101、MEP-3M-MEATS和MEP-3M-OUTDOORS数据集上进行训练测试，分别达到91.13%、82.39%和93.17%的准确率。实验结果表明，该方法相对于传统的多模态融合方法具有更好的性能，是一种有效的细粒度分类方法。
基金项目
装备预研教育部联合基金资助项目
信息系统需求重点实验室开放基金资助项目(LHZZ2021-M04)
水下机器人技术重点实验室研究基金资助项目(2021JCJQ-SYSJJ-LB06905)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0137
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3450-3455,3461
文章编号: 1001-3695(2023)11-038-3450-06
发布历史
[2023-06-07] 优先出版
[2023-11-05] 印刷出版
引用本文
张天舒, 刘凡, 戴雯雯, 等. 基于模态相关性学习的细粒度分类 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (11): 3450-3455,3461. (Zhang Tianshu, Liu Fan, Dai Wenwen, et al. Fine-grained classification based on modal correlation learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (11): 3450-3455,3461. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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