深度学习赋能：大空间变换下细粒度图像分类算法的突破与创新

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）是一项极具挑战性且至关重要的任务。它旨在对同一大类下具有细微差异的不同子类图像进行精确分类，例如区分不同种类的鸟类、汽车、花卉等。相较于普通图像分类，细粒度图像分类关注的是图像中那些极其细微但具有关键区分性的特征，这使得它在众多实际应用中发挥着不可或缺的作用。

在生物多样性保护方面，准确识别不同物种对于生态研究和保护策略的制定至关重要。通过细粒度图像分类技术，研究人员可以快速、准确地对大量生物图像进行分