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細粒度圖像識別的目標是對細粒度級別的物體子類進行分類，由于不同子類間的差異非常細微，使得細粒度圖像識別具有非常大的挑戰(zhàn)性。目前細粒度圖像識別算法的難度在于如何定位細粒度目標中具有分辨性的部位以及如何更好地提取細粒度級別的細微特征。為此，提出了一種結合非局部和多區(qū)域注意力機制的細粒度識別方法。 Navigator只利用圖像標簽便可以較妤地定位到一些鑒別性區(qū)域，通過融合全局特征以及鑒別性區(qū)域特征取得了不錯的分類結果。然而， Navigator仍存在缺陷：1） Navigator未考慮不同位置間的聯(lián)系，因此所提算法通過引入非局部模塊與 Navigator相結合，來加強模型的全局信息感知能力;2）針對非局部模塊未建立特征通道間聯(lián)系的缺陷，構建基于通道注意力機制的特征提取網(wǎng)絡，使得網(wǎng)絡關注更加重要的特征通道。最后，所提算法在3個公開的細粒度圖像庫CUB200-2011， Stanford cars和 FGVC Aircraft上分別達到了88.1%，94.3%，92.0%的識別精度，并且相比 Navigator有明顯的精度提升。
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