基于CMAL-Net的汽车前脸细粒度图像分类方法

本发明提供基于CMAL‑Net的汽车前脸细粒度图像分类方法，涉及针对汽车前脸的细粒度图像分类方法。该基于CMAL‑Net的汽车前脸细粒度图像分类方法，包括以下步骤：步骤S1.汽车前脸造型分类；步骤S2.特征提取；步骤S3.跨层相互学习策略；步骤S4.分类预测。本发明中，通过互注意力模块，模型实现不同层次特征间的动态信息交换，浅层特征获得深层特征的语义指导，深层特征借助浅层特征获得更多细节信息，互学习过程是持续的、双向的信息流动和反馈机制，融合不同层次信息的特征被反馈到网络中，优化每个层级的特征提取和信息处理，采用端到端训练方式，通过损失函数指导跨层互学习的优化，旨在最小化分类错误，同时最大化不同层级特征间的有效信息交流。