一种基于改进注意力草图特征融合的图片分类方法

本发明涉及一种基于改进注意力草图特征融合的图片分类方法，属于计算机图像分类领域。其包括以下步骤：S1.获取数据集，所述数据集包括训练集和测试集；S2.构建基于改进注意力草图特征融合的图片分类模型，所述模型包括草图编码器、草图解码器、草图特征提取器、第一原始特征提取器、第一注意力模块、第二原始特征提取器、第二注意力模块、第三原始特征提取器、分类器；S3.利用训练集中图像对所述模型进行训练，并通过损失函数利用Adam优化器对所述模型进行优化，得到训练好的模型；S4.测试集中待分类图像经过训练好的模型，得到分类结果。本发明通过结合不同层次的特征信息，引入改进的注意力机制和特征融合策略，有效提升图片分类的准确性和鲁棒性。