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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利类激活图生成方法、神经网络可解释方法及相关装置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：CN114359588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111468069.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权类激活图生成方法、神经网络可解释方法及相关装置是由李岩山;梁华杰设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本类激活图生成方法、神经网络可解释方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类激活图生成方法、神经网络可解释方法及相关装置，应用于图像处理领域，类激活图生成方法包括：获取原始图像；将原始图像通过神经网络的卷积层进行处理，得到第一特征图集，其中，所述第一特征图集为多个特征图的集合；将第一特征图集重新进行排序，得到第二特征图集；计算第二特征图集对应的残差区域集和残差分数集；将残差区域集和残差分数集通过激活函数激活，得到类激活图。通过对特征图进行权重分配，使得残差区域集对应的残差分数集降低，即残差区域的权重降低，同时使得残差区域对应的主区域的权重提高，从而有效提升了类激活图对于神经网络的可解释效果。

本发明授权类激活图生成方法、神经网络可解释方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种类激活图生成方法，其特征在于，包括： 获取原始图像； 将所述原始图像通过神经网络的卷积层进行处理，得到第一特征图集，其中，所述第一特征图集为多个特征图的集合； 根据所述第一特征图集中所述特征图对于预测类别的重要性，对所述第一特征图集进行重新排序，得到第二特征图集，其中，所述预测类别为预定的类别； 计算所述第二特征图集对应的残差区域集和残差分数集； 将所述残差区域集和所述残差分数集通过激活函数激活，得到类激活图； 其中，所述计算所述第二特征图集对应的残差区域集和残差分数集，包括： 获取所述第二特征图集中的特征图，作为第四特征图； 对所述第四特征图以及位于所述第四特征图之前的特征图求取最大值，得到第一显著图； 计算所述第一显著图对应的残差区域和残差分数； 重复获取所述第二特征图集中的特征图，计算相应的残差区域和残差分数直至在所述第二特征图集中检测不到新的特征图为止，并将计算得到的多个所述残差区域作为残差区域集以及多个残差分数作为残差分数集； 所述计算所述第一显著图对应的残差区域和残差分数，包括： 获取所述第一显著图的上一级特征图，作为第二显著图； 计算所述第一显著图与所述第二显著图的差值，并将得到的计算结果作为残差区域； 将所述第一显著图反转，得到第三显著图； 将所述第三显著图与所述原始图像进行哈达玛积运算，得到第四显著图； 将所述第四显著图与所述预测类别通过所述卷积层和所述全连接层，得到第三概率，其中，所述第三概率为所述第四显著图被判决为所述预测类别的概率； 计算所述第一概率与所述第三概率的差值，得到第一区域得分； 计算所述第二显著图对应的区域得分，作为第二区域得分； 计算所述第一区域得分与所述第二区域得分的差值，得到残差分数。

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