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Global and Graph Encoded Local Discriminative Region Representation for Scene Recognition

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2021年第9期128卷 985-1006页

作者： Chaowei Lin Feifei Lee JiaweiCai hanqingchen Qiu Chen School of Medical Instrument and Food Engineering University of Shanghai for Science and TechnologyShanghai200093China Major of Electrical Engineering and Electronics Graduate School of EngineeringKogakuin UniversityTokyo163-8677Japan

Scene recognition is a fundamental task in computer vision,which generally includes three vital stages,namely feature extraction,feature transformation and *** research mainly focuses on feature extraction,but with the rise of Convolutional Neural Networks(CNNs),more and more feature transformation methods are proposed based on CNN *** this work,a novel feature transformation algorithm called Graph Encoded Local Discriminative Region Representation(GEDRR)is proposed to find discriminative local representations for scene images and explore the relationship between the discriminative *** addition,we propose a method using the multi-head attention module to enhance and fuse convolutional feature *** the two methods and the global representation,a scene recognition framework called Global and Graph Encoded Local Discriminative Region Representation(G2ELDR2)is *** experimental results on three scene datasets demonstrate the effectiveness of our model,which outperforms many state-of-the-arts.

关键词： Scene recognition Convolutional Neural Networks multi-head attention class activation mapping graph convolutional networks

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