隨著計算機視覺技術的不斷發展以及數字圖像規模的爆炸式增長，圖像場景分類已成為許多領域的關鍵任務，已經得到了廣泛的研究和應用。圖像場景分類旨在識別和理解圖像中的場景類型，在實際應用中，圖像場景分類仍然面臨著許多挑戰，如復雜的場景等。然而，現有的圖像場景分類方法往往只關注全局或局部特征的提取，而忽略了全局和局部特征之間的互補關聯。為了解決這些問題，微美全息(NASDAQ:WIMI)不斷探索新的網絡架構和算法，正在將全局-局部特征自適應融合(Global-local feature adaptive fusion,“GLFAF”)網絡框架運用于圖像場景分類的實踐中，以進一步提高圖像場景分類的準確性。

全局-局部特征自適應融合(GLFAF)網絡框架采用設計的CNN來提取多尺度和多層次的圖像特征。通過利用這些多尺度和多層次特征的互補優勢，該框架還設計了全局特征聚合模塊，以發現全局注意力特征，并進一步學習這些全局特征之間的空間尺度變化的多重深度依賴關系。同時，該框架還設計了局部特征聚合模塊，用于聚合多尺度和多層次的特征。基于通道注意力融合同一尺度的多級特征，然后基于通道依賴聚合不同尺度的空間融合特征。此外，空間上下文注意力旨在跨尺度細化空間特征，不同的Fisher向量層旨在學習空間特征之間的語義聚合。另外，還引入了兩個不同的特征自適應融合模塊，以探索全局和局部聚合特征的互補關聯，從而獲得全面和差異化的圖像場景呈現。

據悉，WIMI微美全息試圖將全局-局部特征自適應融合 (GLFAF) 網絡框架運用在圖像場景分類的實踐中，不僅提高了分類的準確性，還增強了特征提取的魯棒性。通過全局特征聚合模塊，網絡能夠捕捉到圖像的全局特征，理解圖像的整體結構和內容。而局部特征聚合模塊則關注于圖像的細節信息，能夠提取出圖像中的關鍵特征和細節信息。通過融合全局和局部特征，充分利用它們之間的互補關聯，從而更全面、更準確地理解圖像場景。同時，這種融合方式也能夠更好地應對圖像中的噪聲和干擾。通過全局特征和局部特征的自適應融合，能夠充分利用圖像的上下文信息，提高場景分類的準確性和魯棒性。同時，該網絡也具有較好的通用性和可擴展性，可以應用于不同的場景分類任務。進一步提高了其在實際應用中的靈活性。

全局-局部特征自適應融合 (GLFAF) 網絡框架在圖像場景分類的運用為計算機視覺領域的研究提供了一種新的思路和方法。此外，這種網絡框架還具有很好的可擴展性。通過簡單地調整網絡結構，可以適應不同的圖像場景分類任務，提高其在實際應用中的靈活性。同時，這種網絡框架的設計思路也可以應用于其他計算機視覺任務，如目標檢測、圖像分割等，為這些任務提供更全面、更準確的特征表示。

在未來的研究中，WIMI微美全息將不斷完善和優化網絡結構，提高算法的性能和魯棒性。此外，WIMI微美全息還將致力于將全局-局部特征自適應融合網絡框架應用于其他更多的實際場景中，如智能交通、安防監控、醫療診斷等，為相關領域的發展和應用提供有力的支持。

審核編輯 黃宇