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细粒度图像分类上Vision Transformer的发展综述

文献类型： 中文期刊

作者： 孙露露 1 ; 刘建平 1 ; 王健 2 ; 邢嘉璐 1 ; 张越 1 ; 王晨阳 1 ;

作者机构： 1.北方民族大学计算机科学与工程学院

2.中国农业科学院农业信息研究所

关键词： 细粒度图像分类;Vision Transformer;特征提取;特征关系构建;特征注意;特征增强

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2024 年 010 期

页码： 30-46

收录情况： CSCD

摘要： 细粒度图像分类（fine-grained image classification,FGIC）一直是计算机视觉领域中的重要问题。与传统图像分类任务相比，FGIC的挑战在于类间对象极其相似，使任务难度进一步增加。随着深度学习的发展，Vision Transformer（ViT）模型在视觉领域掀起热潮，并被引入到FGIC任务中。介绍了FGIC任务所面临的挑战，分析了ViT模型及其特性。主要根据模型结构全面综述了基于ViT的FGIC算法，包括特征提取、特征关系构建、特征注意和特征增强四方面内容，对每种算法进行了总结，并分析了它们的优缺点。通过对不同ViT模型在相同公用数据集上进行模型性能比较，以验证它们在FGIC任务上的有效性。最后指出了目前研究的不足，并提出未来研究方向，以进一步探索ViT在FGIC中的潜力。

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