TY -的A2 -李,元盟——史,京盟——朱,香港非盟-李,宇盟- Li YangHui AU - Du,森PY - 2022 DA - 2022/08/28 TI -场景分类使用深层网络结合视觉注意力SP - 7191537六世- 2022 AB -的场景在场景分类的复杂性和多样性,本文充分利用上下文对象之间的语义关系来描述场景的视觉注意力的区域,结合深卷积神经网络,这样一个场景分类模型使用视觉注意力和深层网络构造。首先,场景中的视觉注意力的区域图像使用基于上下文的显著标记检测算法。然后,原始图像和视觉注意力区域检测图像叠加获得视觉注意力增强图像区域。此外,深原始图像的卷积特性,视觉注意力区域检测图像,视觉注意力地区增强图像中提取使用深卷积神经网络pretrained在大规模场景图像数据集的地方。最后,深刻的视觉注意力功能是由使用多层的卷积特性深深卷积网络,并构造一个分类模型。为了验证该模型的有效性,实验进行四个标准场景数据集LabelMe UIUC-Sports Scene-15, MIT67。结果表明,该模型可以提高分类的性能良好,具有良好的适应性。SN - 1687 - 725 - 2022/7191537 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/7191537——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER