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基于Swin Transformer的细粒度食品图像识别研究
1. 作者与机构
本研究由江南大学人工智能与计算机科学学院的Zhiyong Xiao（通讯作者）、Guang Diao和Zhaohong Deng共同完成，合作单位包括江南大学食品科学与资源国家重点实验室。研究成果发表于《Journal of Food Engineering》2024年第380卷，文章编号112134。
2. 研究背景与目标
科学领域：本研究属于计算机视觉与机器学习交叉领域，聚焦细粒度图像识别（Fine-Grained Image Recognition, FGIR）在食品分类中的应用。
研究动机：现有食品图像识别方法在粗粒度分类（如区分“水果”与“蔬菜”）表现优异，但在细粒度场景（如区分不同种类的苹果派）面临挑战。主要困难包括：
- 类间差异微小（如不同子类食品的纹理、形状相似）；
- 类内差异显著（同子类食品因烹饪方式、摆盘等呈现宏观差异）。
研究目标：提出一种结合Swin Transformer与深度残差卷积的混合模型（Swin-DR），通过增强局部特征表示与全局特征融合，提升细粒度食品分类准确率，助力健康膳食管理。
3. 研究方法与流程
3.1 整体架构
Swin-DR包含三部分：
1. 主干网络：基于Swin Transformer的层级结构，通过移位窗口自注意力机制（Shifted Window-based Self-Attention, SW-MSA）提取全局特征。
2. 局部特征增强模块（DRConvBlock）：
- 通道扩展卷积：1×1卷积将输入特征通道数扩展N倍；
- 深度可分离卷积：3×3分组卷积与1×1逐点卷积结合，降低计算量；
- 挤压激励模块（Squeeze-and-Excitation）：通过全局平均池化（GAP）与全连接层生成通道权重，增强关键特征；
- 通道回归卷积：1×1卷积恢复原始通道数。
3. 分类器（MLP-GD）：多层感知机（MLP）结合GAP与Dropout（丢弃率0.1），逐步降维以实现端到端分类。
3.2 实验设计
- 数据集：
- FoodX-251：251类细粒度食品，含11.8万训练集、1.2万验证集与2.8万测试集；
- UEC Food-256：256类日本常见食品，含标注边界框。
- 对比方法：包括ResNet、EfficientNet、Vision Transformer（ViT）等16种先进模型。
- 评估指标：Top-1准确率（Acc.）、F1分数（F1）、精确率（Pre.）。
- 训练细节：
- 预训练：Swin Transformer在ImageNet-22k上初始化；
- 微调：输入分辨率224×224，批量大小8，AdamW优化器，学习率5×10⁻⁴，余弦衰减调度。
4. 研究结果
4.1 性能对比
- FoodX-251：Swin-DR达到81.07%准确率，较最优对比模型（CSWin-L的79.90%）提升1.17%；
- UEC Food-256：准确率82.77%，超越ViT-L（81.86%）与SwinT-L（82.52%）。
关键优势：
- 局部特征增强：DRConvBlock通过分组卷积与通道注意力，显著提升对细微差异的捕捉能力（如苹果派的酥皮纹理）；
- 全局-局部融合：残差连接将Swin Transformer的全局上下文与DRConvBlock的局部特征结合，缓解类内差异干扰。
4.2 消融实验
- 单独模块测试：
- 仅添加DRConvBlock：FoodX-251准确率提升至80.74%（+1.16%）；
- 仅使用MLP-GD：准确率80.19%（+0.61%）。
- 联合效果：DRConvBlock与MLP-GD协同作用，进一步将准确率推至81.07%，验证模块设计的互补性。
5. 研究结论与价值
科学价值：
- 提出首个结合Swin Transformer与深度残差卷积的细粒度食品识别框架，为跨模态特征融合提供新思路；
- 局部增强模块DRConvBlock可泛化至其他细粒度任务（如鸟类或车辆分类）。
应用价值：
- 助力个性化膳食管理：通过高精度分类帮助用户识别相似食品（如不同糖分的甜点），促进健康饮食；
- 推动食品计算（Food Computing）发展，为营养分析、食品安全等下游任务奠定基础。
6. 研究亮点
- 方法创新：首次将Swin Transformer的移位窗口机制与卷积网络的局部感知能力结合，解决细粒度食品识别的核心挑战；
- 技术突破：DRConvBlock通过通道扩展与动态加权，实现特征增强的可解释性；
- 工程贡献：公开代码与预训练模型，推动领域复现与改进。
7. 其他发现
- 数据增强策略：结合TrivialAugmentWide与RandomErasing，有效提升模型鲁棒性；
- 计算效率：Swin-DR在单块NVIDIA 2080Ti GPU上实现实时推理（约50 FPS），满足实际部署需求。
（注：实际生成文本约1500字，符合字数要求。若需扩展，可进一步细化实验细节或增加领域讨论。）