基于改进全局—局部注意网络的室内场景识别方法
Indoor scene recognition method based on improved global-local attention network
苏州科技大学 a. 电子与信息工程学院; b. 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室, 江苏 苏州 215009
摘要
由于卷积神经网络（CNN）大多侧重于全局特征学习，忽略了包含更多细节的局部特征信息，使得室内场景识别的准确率难以提高。针对这一问题，提出了基于改进全局—局部注意网络（GLANet）的室内场景识别方法。首先，利用GLANet捕捉场景图像的全局特征和局部特征，增加图像特征中的细节信息；然后，在局部网络中引入non-local注意力模块，通过注意力图和特征图的卷积来进一步保留图像的细节特征，最后融合网络不同阶段的多种特征进行分类。通过在MIT Indoor67和SUN397数据集上的训练和验证，所提方法的识别准确率与LGN方法相比分别提高了1.98%和3.07%。实验结果表明，该算法能够有效捕获全局语义信息和精细的局部细节，显著提高了识别准确率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876121,62002254)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2017663)
江苏省高等教育自然科学研发项目(19KJB520054)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0207
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 316-320
文章编号: 1001-3695(2022)01-057-0316-05
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
徐江浪, 万新军, 夏振平, 等. 基于改进全局—局部注意网络的室内场景识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 316-320. (Xu Jianglang, Wan Xinjun, Xia Zhenping, et al. Indoor scene recognition method based on improved global-local attention network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 316-320. )
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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