基于多粒度融合和双注意力的细粒度图像分类

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摘要： 针对现有模型对细粒度图像关键信息精准识别较难， 分类指标较单一且特征利用不充分的问题， 提出一个新的细粒度图像分类网络模型. 该模型在

网络训练步骤中嵌入双注意力网络以强化中层特征与深度特征的相关性， 根据网络不同层的感受野大小不同将数据剪裁后再拼接成新的样本数据作为下一层输入， 采用支持向（剩余12440字）

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