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通道注意力双线性度量网络
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 通道注意力双线性度量网络

    • Channel attention bilinear metric network

    • “在小样本图像分类领域，CABMN网络通过关注局部特征和挖掘二阶特征信息，提高了分类性能，尤其在细粒度数据集上表现突出。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第2期 页码：524-532
    • 作者机构：

      1.兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050

      2.华北电力大学 电子与通信工程系，保定 071003

      3.华北电力大学 河北省电力物联网技术重点实验室，保定 071003

      4.北京邮电大学 人工智能学院模式识别与智能系统实验室，北京 100876

    • 作者简介：

      李晓旭（1982-），女，教授，博士.研究方向：机器学习基础，图像和视频理解的应用.E-mail： lixiaoxu@lut.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62176110;U19B2036;62225601;U23B2052;62076093);甘肃省重点研发计划项目(22YF7GA130);河北省省级科技计划项目(SZX2020034);北京邮电大学优秀青年团队项目(2023QNTD02);兰州理工大学红柳杰出青年基金项目

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221176    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2022-09-12，

      纸质出版：2024-02-01

    移动端阅览

  • 李晓旭,安文娟,武继杰等.通道注意力双线性度量网络[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(02):524-532. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221176.

    LI Xiao-xu,AN Wen-juan,WU Ji-jie,et al.Channel attention bilinear metric network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(02):524-532. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221176.

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