摘要： 細(xì)粒度圖像分類旨在準(zhǔn)確分類給定超類的子類別，面臨類內(nèi)差異大、類間差異小和訓(xùn)練樣本有限等挑戰(zhàn)。目前，大多數(shù)方法基于Vision Transformer進(jìn)行改進(jìn)以提升分類性能，但仍存在一些問(wèn)題：忽略不同層次分類令牌的互補(bǔ)信息導(dǎo)致全局特征提取不完整，多頭自注意力機(jī)制中不同頭部表現(xiàn)不一致導(dǎo)致局部定位不準(zhǔn)確，以及有限訓(xùn)練樣本易過(guò)擬合。基于此，提出一種基于特征融合與集成學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像分類... （共13頁(yè)）