基于多尺度特征与注意力模块的室内场景识别方法

作     者：岳有军 张远锟 赵辉 王红君 YUE Youjun;ZHANG Yuankun;ZHAO Hui;WANG Hongjun

作者机构：天津理工大学电气工程与自动化学院天津300384 天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津300384 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2024年第8期

页      面：37-42页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：天津市科技支撑计划项目(19YFZCSN00360) 

主　　题：室内场景识别 轻量化网络 注意力模块 特征提取 

摘      要：场景识别在视觉信息检索、图像分割、图像/视频理解等任务中有着关键性的作用。随着深度学习理论的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)能识别图像中具有辨别性的物体,这大大提高了场景识别的能力。为了实现智能轮椅床等家庭服务机器人的自主场景识别,针对在移动端或嵌入式设备计算资源和内存需求有限的情况下,网络输出辨别性物体单一而造成场景识别率低的问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力模块的室内场景识别方法。该方法基于Mobile-NetV2轻量化网络,从网络中选择不同分支提取不同尺度的特征。为关注场景中更有辨别性的特征,在分支中加入了MRLA-Light注意力模块,仿真结果表明准确率有明显提高,在MIT Indoor 67数据集、Scene 15数据集上的准确率分别为86.3%和94.3%,相比于同类型网络有更高的准确率。