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龍圖騰網(wǎng)獲悉華僑大學(xué)申請(qǐng)的專利基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115527064B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211152826.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法是由杜吉祥;黃政;張洪博;翟傳敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。圖像分類方法包含S1獲取待識(shí)別圖像。S2根據(jù)待識(shí)別圖像，進(jìn)行圖像重疊劃分，獲取多個(gè)部分重疊的圖像塊。S3根據(jù)多個(gè)部分重疊的圖像塊，獲取嵌入序列。S4將嵌入序列輸入預(yù)先訓(xùn)練好的基于池化的多階段ViT編碼器中進(jìn)行編碼，獲取待識(shí)別圖像的特征編碼。S5將特征編碼輸入分類器中進(jìn)行分類，獲取待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果。預(yù)先訓(xùn)練好的基于池化的多階段ViT編碼器包含間隔設(shè)置的子編碼器和池化層。子編碼器包含L層transformerblock，用以將嵌入序列編碼成特征圖。池化層配置于子編碼器之間，用以調(diào)整特征圖的空間尺寸。基于池化的多階段ViT編碼器能夠大大減小了計(jì)算開銷。

本發(fā)明授權(quán)基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多階段ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的毒蘑菇細(xì)粒度圖像分類方法，其特征在于，包含： 獲取待識(shí)別圖像； 根據(jù)所述待識(shí)別圖像，進(jìn)行圖像重疊劃分，獲取多個(gè)部分重疊的圖像塊； 根據(jù)所述多個(gè)部分重疊的圖像塊，獲取嵌入序列； 將所述嵌入序列輸入預(yù)先訓(xùn)練好的基于池化的多階段ViT編碼器中進(jìn)行編碼，獲取所述待識(shí)別圖像的特征編碼； 將所述特征編碼輸入分類器中進(jìn)行分類，獲取所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果； 所述預(yù)先訓(xùn)練好的基于池化的多階段ViT編碼器包含間隔設(shè)置的子編碼器和池化層；所述子編碼器包含L層transformerblock，用以將所述嵌入序列編碼成特征圖；所述池化層配置于所述子編碼器之間，用以調(diào)整所述特征圖的空間尺寸； 所述池化層用于： 將前一個(gè)子編碼器輸出的特征圖拆分成分類表示和二維的空間表示； 將所述空間表示變換成3D張量，然后通過(guò)depth-wise卷積，獲取尺寸減小后的新的3D張量； 將所述新的3D張量變換成新的空間表示； 將所述分類表示調(diào)整為與所述新的空間表示維度相同的新的分類表示； 將所述新的空間表示和所述新的分類表示拼接，獲取新的特征圖；其中，所述新的特征圖用以輸入后一個(gè)子編碼器。

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