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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本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：CN119478527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411611221.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本分类方法是由周哲贤;肖亮;谢国森设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本分类方法，该方法包括：通过利用ResNet101第三层与第四层的不同尺度特征，在零样本分类任务中进行局部特征的挖掘；将第三层与第四层特征输入多尺度特征增强模块，增强特征判别性；设立跨层融合模块，通过学习对方层的特征产生交互，增强模型泛化能力；将同层的特征融合，并输入到属性关注模块。本发明充分利用了不同层的特征信息，减少了零样本分类任务中，模型对可见类的偏见，提升了广义零样本和零样本分类的准确性。

本发明授权基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的对动物图像的零样本分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1：将一张动物图像x输入到ResNet101网络，获取网络的第三层和第四层的特征输出f3和f4； 步骤S2：将提取的特征f3和f4分别输入进多尺度特征增强模块，获得多尺度特征增强模块的输出f`3和f`4； 步骤S3：考虑到两个层的特征之间的信息交互，设立跨层融合模块，将f`3和f`4一同输入获得输出f``3和f``4； 步骤S4：为不丢失各自原本维度的特征信息，将f`3和f``3融合获得f3_final，f`4和f``4融合获得f4_final，具体包括： 融合各层的原特征以及结合对方层信息的特征，通过一个自适应参数α，获得特征f3_final和f4_final ffinal＝α*f`+1-α*f``； 步骤S5：将f3_final和f4_final分别输入属性关注模块，模块内引入Glove模型得到的语义词向量，获得损失Lreg3和Lreg4，具体包括： 将数据集中的属性描述输入Glove模型，得到的输出V，维度为K×300，K为数据集含有属性的数目；将语义词向量V通过设定的维度转换层T获得V`，V`代表属性的语义信息；将V`与输入的视觉特征f3_final或f4_final分别进行叉乘后，获得网络从视觉特征上关注到的属性信息，即注意力图M，Mk为对第k属性的注意力图，k∈K，W×H为注意力图的尺寸，宽为W，高为H；再对注意力图M进行最大值池化，可获得网络对输入图像x的关注属性 其中i和i表示在注意力图上不同的像素位置；将关注属性与图像具有的属性真值进行均方误差计算： 从而获得损失Lreg3和Lreg4； 步骤S6：将f3_final和f4_final分别输入嵌入层，进行余弦相似度计算，获得损失Lcls3和Lcls4，以及分类结果和 步骤S7：将和融合获得作为最后的输出结果，即动物类别。

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