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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类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：CN115527064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211152826.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法是由杜吉祥;黄政;张洪博;翟传敏设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法，涉及图像识别技术领域。图像分类方法包含S1获取待识别图像。S2根据待识别图像，进行图像重叠划分，获取多个部分重叠的图像块。S3根据多个部分重叠的图像块，获取嵌入序列。S4将嵌入序列输入预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器中进行编码，获取待识别图像的特征编码。S5将特征编码输入分类器中进行分类，获取待识别图像的识别结果。预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器包含间隔设置的子编码器和池化层。子编码器包含L层transformerblock，用以将嵌入序列编码成特征图。池化层配置于子编码器之间，用以调整特征图的空间尺寸。基于池化的多阶段ViT编码器能够大大减小了计算开销。

本发明授权基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法，其特征在于，包含： 获取待识别图像； 根据所述待识别图像，进行图像重叠划分，获取多个部分重叠的图像块； 根据所述多个部分重叠的图像块，获取嵌入序列； 将所述嵌入序列输入预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器中进行编码，获取所述待识别图像的特征编码； 将所述特征编码输入分类器中进行分类，获取所述待识别图像的识别结果； 所述预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器包含间隔设置的子编码器和池化层；所述子编码器包含L层transformerblock，用以将所述嵌入序列编码成特征图；所述池化层配置于所述子编码器之间，用以调整所述特征图的空间尺寸； 所述池化层用于： 将前一个子编码器输出的特征图拆分成分类表示和二维的空间表示； 将所述空间表示变换成3D张量，然后通过depth-wise卷积，获取尺寸减小后的新的3D张量； 将所述新的3D张量变换成新的空间表示； 将所述分类表示调整为与所述新的空间表示维度相同的新的分类表示； 将所述新的空间表示和所述新的分类表示拼接，获取新的特征图；其中，所述新的特征图用以输入后一个子编码器。

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