본 논문은 세밀한 조류 이미지 분류(FBIC)의 어려움(크기 변화, 배경 간섭, 자세 변화)을 해결하기 위해, 이미지의 전체 행 또는 열에 걸친 장거리 공간 의존성을 포착하는 스트립 인식 공간 지각 기반의 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 확장 지각 집계기(EPA)와 채널 의미적 직조(CSW)라는 두 가지 새로운 모듈을 통합하여 지역적 질감 정보와 전역적 구조적 단서를 결합하고, 채널 차원을 따라 장거리 및 단거리 정보를 적응적으로 융합하여 의미적 표현을 개선합니다. ResNet-50 백본을 기반으로 하며, 공간 영역에서 확장된 구조적 특징의 점프 연결을 가능하게 합니다. CUB-200-2011 데이터셋 실험 결과, 제안된 프레임워크는 건축 효율성을 유지하면서 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
