BiLinear-VGG16 细粒度图像分类

最新推荐文章于 2024-06-09 16:39:57 发布

南七小僧

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分类专栏：人工智能与深度学习算法研究人工智能

我是南七小僧，邮箱：xkk9866@yeah.net ，C9博士，前百度搜索AI平台产品负责人，欢迎交流思想碰撞。

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本文深入探讨了BiLinear-VGG16模型在细粒度图像分类任务中的应用。通过结合VGG16的深度特征与双线性池化技术，该模型能够捕捉到图像中更细微的差异，从而提升分类精度。文章详细介绍了模型结构、训练过程以及实验结果，为读者提供了实现细粒度识别的实用指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Input, Reshape, Lambda
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
from keras import optimizers
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras import backend as K


def batch_dot(cnn_ab):
    return K.batch_dot(cnn_ab[0], cnn_ab[1], axes=[1, 1])


def sign_sqrt(x):
    return K.sign(x) * K.sqrt(K.abs(x) + 1e-10)


def l2_norm(x):
    return K.l2_normalize(x, axis=-1)


def bilinear_vgg16(size, class_num):
    input_tensor = Input(shape=(size[0], size[1], 3))
    model_vgg16 = VGG16(include_top=False, weights='imag

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