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細(xì)粒度圖像識別的目標(biāo)是對細(xì)粒度級別的物體子類進(jìn)行分類，由于不同子類間的差異非常細(xì)微，使得細(xì)粒度圖像識別具有非常大的挑戰(zhàn)性。目前細(xì)粒度圖像識別算法的難度在于如何定位細(xì)粒度目標(biāo)中具有分辨性的部位以及如何更好地提取細(xì)粒度級別的細(xì)微特征。為此，提出了一種結(jié)合非局部和多區(qū)域注意力機(jī)制的細(xì)粒度識別方法。 Navigator只利用圖像標(biāo)簽便可以較妤地定位到一些鑒別性區(qū)域，通過融合全局特征以及鑒別性區(qū)域特征取得了不錯(cuò)的分類結(jié)果。然而， Navigator仍存在缺陷：1） Navigator未考慮不同位置間的聯(lián)系，因此所提算法通過引入非局部模塊與 Navigator相結(jié)合，來加強(qiáng)模型的全局信息感知能力;2）針對非局部模塊未建立特征通道間聯(lián)系的缺陷，構(gòu)建基于通道注意力機(jī)制的特征提取網(wǎng)絡(luò)，使得網(wǎng)絡(luò)關(guān)注更加重要的特征通道。最后，所提算法在3個(gè)公開的細(xì)粒度圖像庫CUB200-2011， Stanford cars和 FGVC Aircraft上分別達(dá)到了88.1%，94.3%，92.0%的識別精度，并且相比 Navigator有明顯的精度提升。
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