一种基于感知损失和匹配注意力机制的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于感知损失和匹配注意力机制的图像分类方法，包括：步骤1，针对目标数据集和源数据集分别设计一个基于卷积核的特征提取网络；步骤2，在特征提取网络中间层之间增加匹配注意力机制。步骤3，设计一个针对提取出的特征的分类网络。步骤4利用带类标的源数据集训练步骤1～步骤3构建的整个网络,利用训练出的参数作为网络下一阶段训练的初始化。步骤5，利用训练好的分类器构造一个感知损失函数，感知函数用于衡量特征提取网络提取出特征分布的距离。步骤6，再设计判别器网络用于区分特征提取网络提取出特征分布的不同。步骤7，优化步骤1～步骤3构建的网络；步骤8，得到图像的分类结果。