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Bi-channel attention meta learning for few-shot fine-grained image recognition

判别式 计算机科学 水准点(测量) 嵌入 人工智能 特征(语言学) 模式识别(心理学) 频道(广播) 特征学习 图像(数学) 机器学习 深度学习 校准 数学 计算机网络 语言学 哲学 统计 大地测量学 地理
作者
Yao Wang,Yang Ji,Wei Chang Wang,Bailing Wang
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:242: 122741-122741 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.122741
摘要

Few-shot fine-grained recognition is an attractive research topic that aims to differentiate between sub-categories using a limited number of labeled examples. Due to the characteristics of fine-grained images, capturing subtle differences between categories using limited samples is very challenging. Discriminative information is essential for fine-grained image recognition, however, existing methods of few-shot learning usually extract features from each part indiscriminately, resulting in poor performance. To solve this problem, this work presents a compact Bi-channel Attention Meta-learning Model with an embedding module and a feature calibration module. The embedding module can effectively prevent the loss of crucial spatial information, thereby learning better deep descriptors. The feature calibration module consists of two sequentially arranged channel attention blocks, which allow the network selectively enhances discriminative features and compress less useful features with global information. Experiments on three commonly used fine-grained benchmark datasets indicate the efficacy and superiority of the proposed model.
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