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龙图腾网获悉阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司;复旦大学附属华山医院申请的专利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：CN116843954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310671982.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法是由唐禹行;赵麟;吴平;张灵;董和鑫;吕乐;周靖人;左传涛设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供图像分类方法，其中所述图像分类方法包括：获取待分类图像，其中，所述待分类图像包括目标对象的全局图像信息；将所述待分类图像输入图像分类模型，获得所述目标对象的类型信息，其中，所述图像分类模型基于样本图像的特征关联信息训练获得，所述样本图像包括由样本对象的多个局部特征构成的全局图像信息，所述特征关联信息通过对所述样本对象的多个局部特征之间进行关联分析获得。通过基于样本图像的特征关联信息对图像分类模型进行训练，使图像分类模型具备基于局部特征之间的特征关联信息进行图像分类的功能，从而提升了图像分类模型输出的目标对象的类型的准确度。

本发明授权图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，包括： 获取待分类图像，其中，所述待分类图像包括目标对象的全局图像信息； 将所述待分类图像输入图像分类模型，获得所述目标对象的类型信息，其中，所述图像分类模型基于如下方式训练获得：在样本集中获取样本图像，所述样本图像包含样本对象的全局图像信息以及对象分类标签，将所述样本图像输入图像分类模型，分析所述全局图像信息，获得多个局部特征，基于所述多个局部特征计算多个局部特征之间的特征关联信息，根据所述特征关联信息预测所述样本对象对应的预测对象分类标签，基于所述预测对象分类标签和对象分类标签计算分类损失值，在样本集中获取样本重构图像，所述样本重构图像携带有对象局部标签，根据所述特征关联信息构建预测重构图像，并基于所述预测重构图像的预测对象局部标签和所述对象局部标签计算重构损失值，根据所述分类损失值和所述重构损失值确定模型损失值，根据所述模型损失值对所述图像分类模型进行训练，直至达到模型训练停止条件，获得训练完成的图像分类模型。

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阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司;复旦大学附属华山医院，其通讯地址为：310023 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层516室；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”。

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