基于注意力机制与特征融合的细粒度图像分类算法：原理、创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，细粒度图像分类（Fine-GrainedImageClassification）作为一个关键研究方向，旨在对属于同一大类下的不同子类别的物体图像进行精确分类。例如，区分不同品种的鸟类、汽车型号、花卉种类等。相较于通用图像分类，细粒度图像分类面临着更为严峻的挑战。在细粒度图像中，同一类别的不同子类之间往往仅存在细微的差异，可能体现在物体的局部特征、纹理、颜色等方面，而类内的物体由于姿态、视角、光照和背景等因素的影响，又存在较大的变化，这使得准确提取能够区分不同子类的有效特征变