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《Expert Systems with Applications》：Multi-scale attention network with entropy-guided masking for few-shot fine-grained classification

　　

摘要
小样本细粒度图像分类是计算机视觉领域的一项具有挑战性的任务。其核心挑战主要体现在两个方面。一方面，类间样本的相似度高。另一方面，由于姿态、目标大小比例、背景干扰和光照等因素的影响，类内样本显示出显著差异。这导致大多数现有方法存在某些局限性，例如掩码阈值策略不灵活、忽视类内样本的相关性，以及不同层之间特征信息的有效交互不足。为了解决这些缺点，本文提出了熵引导掩码的多尺度注意力网络（MANEGM）。具体来说，我们设计了类内共同注意力增强模块，以进一步探索类内样本的共性并加强信息交互。然后，我们提出了样本级自适应熵感知掩码变换模块，通过计算样本熵值来量化样本不确定性。它降低了高不确定性样本的过滤权重，并增强了易识别样本中冗余信息的过滤。其目的是保留困难样本的判别性特征并消除简单样本的冗余信息。最后，我们引入了跨尺度注意力特征交互模块，以加强不同尺度信息的交互和互补。我们在多个经典的细粒度图像分类数据集上进行了广泛的实验，实验结果证明了我们所提方法的有效性。

引言
近年来，深度学习在众多计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展 Minaee et al. (2021); Tang, Liu, Yan et al. (2026); Zeng, Mao, Li, & Yin (2026)，这些成功得益于大规模和高质量数据集的支持 Deng, Dong, Socher et al. (2009); Liu, Miao, Zhan et al. (2019)。然而，高质量数据集的收集代价高昂且耗时，难以广泛获取和推广，这导致了实际应用中数据稀缺的问题 Zeng & Li (2026); Zeng & Xiao (2024b)。与传统深度学习训练策略不同，人类仅凭少量样本就能学习新事物 Li, Tang, Peng et al. (2023b); Tang, He, & Qin (2025); Tang, Yuan, Li, & Tang (2022)。受此启发，小样本学习（FSL）应运而生，旨在仅用少量标注样本训练可靠的模型 Koch, Zemel, & Salakhutdinov (2015); Tang, Li, Peng, & Tang (2020); Tang, Liu, Yan et al. (2023); Zeng & Xiao (2024a)。
小样本图像分类（FSIC）是小样本学习中一个极其重要的子领域。其中，小样本细粒度图像分类（FSFGIC）任务更具挑战性。一般的 FSIC 任务可以被视为分类具有显著类间差异（低类间视觉相似性）的子类图像。FSFGIC 任务需要区分具有高度类间视觉相似性的子类。当类间差异较大时，图像中的许多像素区域都可以用作判别基础以区分彼此，导致判别难度较低。然而，在 FSFGIC 任务中，不同子类之间的差异往往仅体现在几个局部细节上。此时，通常需要准确捕捉这些细微特征以实现有效区分。例如，某个细粒度鸟类数据集可能包含数百个鸟类物种，其中十多个物种在体型和翅膀颜色等宏观特征上极其相似。在这种情况下，只能通过鸟喙形状和羽毛纹理等极其细微的局部差异来进行区分，难度极高。这也使得 FSFGIC 在实际场景应用中具有很大的价值，例如精准农业中的作物精细识别和医学图像诊断中相似病变的准确区分。
综上所述，与一般的 FSIC 任务相比，FSFGIC 任务对模型捕捉图像中更细微细节线索的要求更严格。此类任务的核心挑战源于其固有特征。一方面，大多数分类对象是相似类别，类间差异小，差异主要反映在局部细微区域。另一方面，它们的类内差异通常显著。具体来说，每个类别中的样本经常受到样本中目标对象的比例、拍摄角度（姿态）、背景环境和光强等因素的影响。图像中呈现出的差异往往明显，这进一步增加了识别的难度。
为了解决小样本分类的挑战，许多优秀的方法已被提出。早期的开创性工作包括 Korch et al. 提出的孪生神经网络，它将成对样本输入网络以比较样本间的相似性。Snell et al. 提出的原型网络（ProtoNet）Snell, Swersky, & Zemel (2017) 将支持集中的每个类别映射到一个类中心，然后计算每个查询样本与类中心之间的距离。距离差异越小，样本越接近，从而完成判别。这些方法具有高度的开创性并取得了令人瞩目的结果。然而，这些方法采用全局无差别特征提取策略，容易引入无关的背景或噪声干扰。此外，当目标对象占比很小或姿态不同时，会产生很大的负面影响。也就是说，当类内图像差异显著时，模型的泛化能力和鲁棒性相对较弱。随后，专注于局部图像比较的策略被提出，以缓解过度依赖全局特征的局限性。Chen et al. 提出的多尺度自适应任务注意力网络（MATANet）Chen, Li, Li et al. (2022) 构建了一个多尺度特征信息网络，以挖掘不同尺度的重要局部特征信息作为判断标准。然而，过度关注局部特征往往会忽略有效的全局特征信息，需要在两者之间取得合理的平衡。
近年来，几种基于特征重建的方法在 FSFGIC 任务中展现了出色的性能。Wertheimer et al. 提出了特征重建网络（FRN）Wertheimer, Tang, Hariharan et al. (2021)。该方法从支持集特征重建查询集特征，并将重建误差作为关键分类依据，其中较小的重建误差表示类别间相似度更高。随后提出的双向 FRN（BiFPN）Wu, Chang, Sain et al. (2024) 进一步扩展到双向特征重建。它采用支持集和查询集之间的双向特征重建策略。然而，此类方法仅利用最终层特征进行表示，未能充分利用不同层级的多层特征信息。Lu et al. 提出的层次掩码增强双重建网络（HMDRN）Luo, Hu, Wan et al. (2026) 采用跨层特征重建，以有效利用和互补不同层级的特征信息。此外，该方法部署了一个跨层注意力模块以准确捕捉特征。它还应用了层次二值掩码以挖掘更具判别性的区域。该方法取得了有竞争力的性能，并为我们的研究提供了重要启发，但仍存在一些局限性。其僵硬的硬阈值机制无法很好地适应质量各异的图像样本，且无法动态适应不同难度级别的样本。此外，采用先进注意力机制（例如 Transformers 及其变体）的方法近年来也取得了令人瞩目的结果。Zhang et al. 提出的实例级和情景级 pretext 任务（IEPT）Zhang, Zhang, Lu et al. (2021) 引入 Transformers 以实现更好的特征提取。最近的情景空间 pretext 任务（ESPT）Rong, Lu, Sun et al. (2023) 通过整合注意力机制和自监督任务提高了模型性能。尽管这些方法取得了令人满意的结果，但简单地嵌入注意力模块无法进一步提升模型性能，仍有持续优化的空间。
上述方法为我们提供了很大的启发，但也存在一些缺点，这是我们的改进方向。通过深入研究和探索，发现 FSFGIC 面临的核心挑战是类间判别性低和类内变异性大。这一主要挑战主要源于同一类别内目标对象的姿态、大小比例、背景干扰和光照变化等因素的影响，导致图像样本质量不均衡。大多数传统方法通常忽视类内样本之间的差异，并采用僵硬的硬掩码来过滤图像中的干扰，这可能导致困难样本中高度判别性的重要特征被过滤掉。为此，我们提出了样本级自适应熵感知掩码变换模块（SAEMTM）。我们计算查询样本的熵以衡量它们的不确定性。简言之，对不确定性高的样本降低过滤强度，而对容易识别的样本增强冗余信息的过滤强度。我们的目的是使模型能够从不确定性高的困难样本中挖掘更多有效的特征信息。此外，大多数基于原型网络的方法主要关注单个样本的优化特征表示，这种策略在一般的 FSIC 任务中取得了良好的结果。然而，在 FSFGIC 场景中，它受到高度类间相似性和显著类内差异的挑战。为解决这一问题，我们设计了类内共同注意力增强模块（ICCAEM）。对于支持集中的样本，该模块计算每个类别中所有支持集样本的全局特征相似性。它相应地生成注意力权重，并进一步使用这些权重对类内样本的特征信息进行加权融合。这种策略加强了类内样本之间的信息交互和共性。最后，现有的研究尝试通过利用不同层级的特征信息来进行学习。然而，这些不同尺度的处理相互独立，缺乏有效的信息交互。因此，我们设计了跨尺度注意力特征交互模块（CAFIM）。该模块旨在实现多尺度信息之间的有效互补，从而进一步增强特征的协同表达能力。本文的主要贡献总结如下：
(1) 我们提出了熵引导掩码的多尺度注意力网络（MANEGM）方法。针对 FSFGIC 任务中类间差异小和类内差异大的核心挑战，进行了多层级优化，并在三个经典的细粒度分类数据集上取得了有竞争力的性能。
(2) 我们提出了 SAEMTM 模块，通过样本熵衡量查询集样本的不确定性，并根据样本实际情况动态调整样本过滤强度（对困难样本少过滤，对简单样本多过滤），从而保留判别性特征并去除冗余背景。
(3) 我们设计了 ICCAEM 模块，借助注意力机制生成类内全局特征的相似性，从而加强类内样本的共性和信息交互。
(4) 设计了 CAFIM 模块。通过自适应融合不同尺度之间的特征贡献，加强了不同尺度之间的信息通信，实现了多尺度信息的互补和协同表达。

章节片段
相关工作
FSFGIC 是 FSIC 的一个子领域。许多早期的 FSIC 方法并非专门针对 FSFGIC 场景设计，但它们可以迁移并应用于 FSFGIC 任务。现有方法大致可分为三类：1) 度量学习；2) 优化和增强的特征提取学习；3) 特征重建学习。
在早期研究中，Vinyals et al. 提出的匹配网络（MatchingNet）Vinyals, Blundell, Lillicrap et al. (2016) 首先优化特征，然后执行

提出方法
我们提出了一种名为 MANEGM 的方法来解决 FSFGIC 中的挑战。整体架构如图 1 所示。我们的核心创新模块包括样本级自适应熵感知掩码变换模块（SAEMTM）、类内共同注意力增强模块（ICCAEM）和跨尺度注意力特征交互模块（CAFIM）。在接下来的章节中，我们将详细阐述 MANEGM 方法。

数据集介绍
为了更好地评估所提出的方法，我们使用三个经典的细粒度基准数据集进行实验，即 CUB-200-2011、Stanford-Dogs 和 Stanford-Cars。这些数据集分别由鸟类、狗和汽车的图像组成。每个数据集被划分为三个不重叠的子集：Dtrain、Dval 和 Dtest。整体训练范式遵循内循环和外循环结构。具体来说，在训练期间，模型在 Dtrain 和 Dval 上进行训练；训练后，

结论
在本文中，我们提出了一种名为 MANEGM 的方法，主要用于小样本细粒度图像分类。

具体而言，我们首先采用 ICCAEM 模块来强化支持集中类内样本的共性。随后，我们利用 SAEMTM 模块为支持集样本生成自适应掩码，从而提高对困难样本的容忍度以保留更多判别特征，并增加对简单样本的过滤强度以消除
CRediT 作者贡献声明
曾武：软件、撰写 - 原稿、构思、方法、研究、撰写 - 审阅与编辑。李梅：监督、撰写 - 审阅。毛国军：监督、撰写 - 审阅。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所报告的工作。
曾武|李梅|毛国军