隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展以及數(shù)字圖像規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)，圖像場(chǎng)景分類已成為許多領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，已經(jīng)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。圖像場(chǎng)景分類旨在識(shí)別和理解圖像中的場(chǎng)景類型，在實(shí)際應(yīng)用中，圖像場(chǎng)景分類仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如復(fù)雜的場(chǎng)景等。然而，現(xiàn)有的圖像場(chǎng)景分類方法往往只關(guān)注全局或局部特征的提取，而忽略了全局和局部特征之間的互補(bǔ)關(guān)聯(lián)。為了解決這些問題，微美全息(NASDAQ:WIMI)不斷探索新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算法，正在將全局-局部特征自適應(yīng)融合(Global-local feature adaptive fusion,“GLFAF”)網(wǎng)絡(luò)框架運(yùn)用于圖像場(chǎng)景分類的實(shí)踐中，以進(jìn)一步提高圖像場(chǎng)景分類的準(zhǔn)確性。

全局-局部特征自適應(yīng)融合(GLFAF)網(wǎng)絡(luò)框架采用設(shè)計(jì)的CNN來(lái)提取多尺度和多層次的圖像特征。通過(guò)利用這些多尺度和多層次特征的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，該框架還設(shè)計(jì)了全局特征聚合模塊，以發(fā)現(xiàn)全局注意力特征，并進(jìn)一步學(xué)習(xí)這些全局特征之間的空間尺度變化的多重深度依賴關(guān)系。同時(shí)，該框架還設(shè)計(jì)了局部特征聚合模塊，用于聚合多尺度和多層次的特征?；谕ǖ雷⒁饬θ诤贤怀叨鹊亩嗉?jí)特征，然后基于通道依賴聚合不同尺度的空間融合特征。此外，空間上下文注意力旨在跨尺度細(xì)化空間特征，不同的Fisher向量層旨在學(xué)習(xí)空間特征之間的語(yǔ)義聚合。另外，還引入了兩個(gè)不同的特征自適應(yīng)融合模塊，以探索全局和局部聚合特征的互補(bǔ)關(guān)聯(lián)，從而獲得全面和差異化的圖像場(chǎng)景呈現(xiàn)。

據(jù)悉，WIMI微美全息試圖將全局-局部特征自適應(yīng)融合 (GLFAF) 網(wǎng)絡(luò)框架運(yùn)用在圖像場(chǎng)景分類的實(shí)踐中，不僅提高了分類的準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了特征提取的魯棒性。通過(guò)全局特征聚合模塊，網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到圖像的全局特征，理解圖像的整體結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。而局部特征聚合模塊則關(guān)注于圖像的細(xì)節(jié)信息，能夠提取出圖像中的關(guān)鍵特征和細(xì)節(jié)信息。通過(guò)融合全局和局部特征，充分利用它們之間的互補(bǔ)關(guān)聯(lián)，從而更全面、更準(zhǔn)確地理解圖像場(chǎng)景。同時(shí)，這種融合方式也能夠更好地應(yīng)對(duì)圖像中的噪聲和干擾。通過(guò)全局特征和局部特征的自適應(yīng)融合，能夠充分利用圖像的上下文信息，提高場(chǎng)景分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)也具有較好的通用性和可擴(kuò)展性，可以應(yīng)用于不同的場(chǎng)景分類任務(wù)。進(jìn)一步提高了其在實(shí)際應(yīng)用中的靈活性。

全局-局部特征自適應(yīng)融合 (GLFAF) 網(wǎng)絡(luò)框架在圖像場(chǎng)景分類的運(yùn)用為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究提供了一種新的思路和方法。此外，這種網(wǎng)絡(luò)框架還具有很好的可擴(kuò)展性。通過(guò)簡(jiǎn)單地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以適應(yīng)不同的圖像場(chǎng)景分類任務(wù)，提高其在實(shí)際應(yīng)用中的靈活性。同時(shí)，這種網(wǎng)絡(luò)框架的設(shè)計(jì)思路也可以應(yīng)用于其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等，為這些任務(wù)提供更全面、更準(zhǔn)確的特征表示。

在未來(lái)的研究中，WIMI微美全息將不斷完善和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高算法的性能和魯棒性。此外，WIMI微美全息還將致力于將全局-局部特征自適應(yīng)融合網(wǎng)絡(luò)框架應(yīng)用于其他更多的實(shí)際場(chǎng)景中，如智能交通、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用提供有力的支持。

審核編輯 黃宇