【摘 要】
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细粒度图像识别主要是区分同一个大类下不同的子类,如区分不同类型的车辆、不同种类的害虫以及不同类别的鸟等,该任务难点在于细粒度图像数据集的类间差异小、类内差异大,具有区分性的信息大多存在于局部区域,因此细粒度图像分类是一个具有挑战的任务。主流的细粒度识别算法大致可以分为两类:强监督学习方法（需要人工标注）和弱监督学习方法（仅需类别标签）。然而,获取人工标注框需耗费大量人力物力且人工标注框表示的判别性
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细粒度图像识别主要是区分同一个大类下不同的子类,如区分不同类型的车辆、不同种类的害虫以及不同类别的鸟等,该任务难点在于细粒度图像数据集的类间差异小、类内差异大,具有区分性的信息大多存在于局部区域,因此细粒度图像分类是一个具有挑战的任务。主流的细粒度识别算法大致可以分为两类:强监督学习方法（需要人工标注）和弱监督学习方法（仅需类别标签）。然而,获取人工标注框需耗费大量人力物力且人工标注框表示的判别性区域具有主观性,这两种原因导致强监督学习方法的实用性不强。为此,本文围绕弱监督学习算法展开研究,主要研究内容有以下几点:（1）由于目标显著性图能够直接反映出图像中判别性区域的位置,能够为调整网络结构和参数起到指导作用,因此,为了提高网络对判别性区域的定位,本文采用CAM算法获取最后一个卷积层的显著性图,然后以该显著性图作为引导,增强原始输入图像,提高网络的判别性特征提取能力和泛化能力。本文以Inception V3作为特征提取器,以WS-DAN算法中的弱监督注意力学习作为分类网络,在CUB-200-2011鸟类数据集上对该方法进行验证,实验表明该方法切实可行且效果显著。（2）在细粒度图像数据集中,多数类别区分难度并不高,真正能够给网络分类效果带来负面影响的是极度相似的目标类。因此,本文提出了Top-k损失函数,专注于极度相似的类别,该损失函数梯度较大,能够加速网络收敛。Top-k损失函数属于即插即用型算法,能够应用于各种分类网络。除此之外,本文以WSDAN算法中的弱监督注意力学习作为主干,将WS-DAN算法的交叉熵损失函数替换为Top-k,在CUB-200-2011鸟类数据集上进行实验,准确率提升0.8%。（3）将（1）中的数据增强和（2）中的损失函数相结合,在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft以及Stanford Cars三个公开数据集上的实验结果均取得性能提升。
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