计算机应用

作者：王璐, 刘东, 刘卫光

单位：1.中原工学院 计算机学院，郑州 450007；2.中原工学院 软件学院，郑州 450007

关键词：可变形卷积网络,可解释性,蝴蝶物种识别,类激活映射,显著性移除

近年来，可变形卷积网络（DCN）广泛运用于图像识别和分类等领域，然而对该模型的可解释性研究较为有限，它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题，提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先，引入可变形卷积对VGG16、ResNet50和DenseNet121 （Dense Convolutional Network121）分类模型进行改进；其次，采用反卷积和类激活映射（CAM）等可视化手段来对比可变形卷积和标准卷积在特征提取能力上的差异，且通过消融实验结果表明可变形卷积在神经网络的较低层且不连续使用时效果更佳；再次，提出显著性移除（SR）并对CAM的性能和激活特征重要性进行统一评价，同时通过设置不同的移除阈值等多个角度，提高评价的客观性；最后，基于评价结果更高的FullGrad （Full Gradient-weighted）解释模型识别的判断依据。实验结果显示，在Archive_80数据集上，所提出的D_v2-DenseNet121的准确率达到97.03%，相较于DenseNet121分类模型提高了2.82个百分点。可见，可变形卷积的引入赋予了神经网络模型不变性特征提取能力，并提高了分类模型的准确率。

来源：2025年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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