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fine-grained ship image recognition Based on BCNN with Inception and AM-Softmax

Computers, Materials & Continua 2022年第10期73卷 1527-1539页

作者： Zhilin Zhang Ting Zhang Zhaoying Liu Peijie Zhang Shanshan Tu Yujian Li Muhammad Waqas Faculty of Information Technology Beijing University of TechnologyBeijing 100124China School of Artificial Intelligence Guilin University of Electronic TechnologyGuilin541004China School of Engineering Edith Cowan UniversityPerth WA 6027Australia

The fine-grained ship image recognition task aims to identify various classes of ***,small inter-class,large intra-class differences between ships,and lacking of training samples are the reasons that make the task ***,to enhance the accuracy of the fine-grained ship image recognition,we design a fine-grained ship image recognition network based on bilinear convolutional neural network(BCNN)with Inception and additive margin Softmax(AM-Softmax).This network improves the BCNN in two ***,by introducing Inception branches to the BCNN network,it is helpful to enhance the ability of extracting comprehensive features from ***,by adding margin values to the decision boundary,the AM-Softmax function can better extend the inter-class differences and reduce the intra-class *** addition,as there are few publicly available datasets for fine-grained ship image recognition,we construct a ship-43 dataset containing 47,300 ship images belonging to 43 *** results on the constructed ship-43 dataset demonstrate that our method can effectively improve the accuracy of ship image recognition,which is 4.08%higher than the BCNN ***,comparison results on the other three public fine-grained datasets(Cub,Cars,and Aircraft)further validate the effectiveness of the proposed method.

关键词： fine-grained ship image recognition Inception AM-softmax BCNN

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