《表2 不同特征提取模型识别准确率对比》

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《基于多尺度特征融合与反复注意力机制的细粒度图像分类算法》

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为验证本文多尺度特征融合与反复注意力机制的有效性，分别采用ResNet50基本模型，引入多尺度的ResNet50模型，以及本文算法模型，在3个国际标准图像数据库上进行细粒度分类，其top-1结果如表2所示．从表中可以看出，将反复注意力机制以多尺度的方式与ResNet50结合起来，可以显著提升分类精度，在3个标准图像库上均取得了最高分类精度，证明了本文多尺度反复注意机制的有效性．