买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116468941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310400157.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法是由项小红;张涪源;邓欣;丁晓宇设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法，该方法使用了卷积神经网络的最后一层的激活图和梯度矩阵。通过将原始输入图片进行多尺度放大，获取不同分辨率的激活图和梯度矩阵；然后将他们融合并加权相加得到初始掩膜，经过多尺度融合后的掩膜拥有更加丰富的特征信息；归一化处理后的掩膜直接与输入图片进行点乘，来扰动输入图片；将扰动后的输入图片送入模型得到每个掩膜的对应的类别概率分数作为权重，最终将权重和掩膜线性相加组合得到特征可视化结果。本发明应用于包含卷积层的图像分类神经网络，可以呈现噪声更少，分辨率更高，特征定位更加精准的特征可视化效果。

本发明授权一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上采样机制和类激活映射的图像分类结果特征可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：将原始输入图片多尺寸上采样，得到若干张不同分辨率的输入图片；将所述输入图片输入到图像分类模型，保存模型判别图片中最大类别索引为指定类别索引的图片进行前向传播，得到特征图；从指定的目标卷积层中提取得到所述特征图对应的特征图集合；针对指定目标类别索引将所述特征图进行反向传播，并从指定的目标卷积层中提取得到所述特征图对应的梯度矩阵集合；将所述特征图集合和梯度矩阵集合上采样到原始输入图片分辨率，并按照通道顺序进行累加后取平均，得到融合后特征图和融合后梯度矩阵；将所述融合后梯度矩阵全局平均池化后作为权重；将所述权重和所述融合后特征图按通道顺序相乘得到初始掩膜；将所述初始掩膜按照通道相邻原则分组并累加得到掩膜，并将掩膜进行归一化处理；将归一化处理后的掩膜叠加到原始输入图片中进行扰动，得到扰动图片；将所述扰动图片输入图像分类模型，获得指定类别索引的概率分数及掩膜权重；将所述掩膜权重和归一化处理后的掩膜线性加权组合，并经过归一化得到显著图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。