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！

龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于二值神经网络的图像分类方法及系统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：CN113936169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111098800.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于二值神经网络的图像分类方法及系统是由张蕊;赵志鹏;常明;张曦珊设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二值神经网络的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于二值神经网络的图像分类方法和系统，包括：构建包括特征扩增层、二值卷积层、激活层和分段缩放层的神经网络模块，并通过堆叠神经网络模块构建二值神经网络；获取已经标记图像类别标签的图像作为训练数据，将训练数据的浮点特征图输入至二值神经网络中第一个模块的特征扩增层，以扩增浮点特征图的通道数，得到扩增特征图，将扩增特征图转换为二值特征图后输入至卷积层，得到二值特征图的卷积特征图，卷积特征图经归一化处理后输入至分段缩放层，通过分段缩放层的缩放因子调整模块输出的浮点特征图，并将结果作为输入传递给下一个神经网络模块，将最后一个神经网络模块得到的训练数据的图像类别作为训练结果。

本发明授权一种基于二值神经网络的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于二值神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括 步骤1、构建包括特征扩增层、二值卷积层、激活层和分段缩放层的神经网络模块，并通过堆叠该神经网络模块构建二值神经网络； 步骤2、获取已经标记图像类别标签的图像作为训练数据，将该训练数据的浮点特征图输入至该二值神经网络中第一个模块的特征扩增层，以扩增该浮点特征图的通道数，得到扩增特征图，将该扩增特征图转换为二值特征图后输入至该卷积层，得到该二值特征图的卷积特征图，该卷积特征图经激活和归一化处理后，通过残差结构的相加功能输入至该分段缩放层，通过该分段缩放层的缩放因子调整模块输出的浮点特征图，并将该结果作为输入传递给下一个神经网络模块，将最后一个神经网络模块得到的该训练数据的图像类别作为训练结果； 步骤3、基于该训练结果和该图像类别标签构建损失函数，迭代训练该二值神经网络，直到该损失函数收敛或达到预设迭代次数，保存当前二值神经网络作为图像分类模型，将待分类图像输入至该图像分类模型，得到该待分类图像的图像类别。

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中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村科学院南路6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”。