21 / 2022-09-10 17:55:40

MAFDNet：复杂场景下图像自适应分类新方法

复杂场景下，存在预测值与实际标签误差较大的困难样本和误差较小的简单样本，目前的分类方法存在精度下降或资源消耗大的问题。本文提出了复杂场景下图像自适应分类网络MAFDNet(Multi-resolution Image Adaption Classification Network Based On Dense Network Fusion)，在每个子网的Dense Block之间加入跳跃连接以加强子网内部特征的复用；在相邻子网间加入多分辨率注意力特征融合以增强不同分辨率特征融合过程中的有用特征；提出了由融合损失和分类损失组成的自适应损失函数。在CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet上的top-1准确率最高提升5%。