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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像分类方法和图像分类模型的训练方法、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：CN114863229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210315149.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权图像分类方法和图像分类模型的训练方法、装置是由袁小童;谭资昌;郭国栋设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法和图像分类模型的训练方法、装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分类方法和图像分类模型的训练方法，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域。其中，图像分类模型包括自注意力编码器、全局编码网络、第一局部编码网络和预测网络。图像分类方法的具体实现方案为：将待分类图像切分为多个图像块，得到图像块序列；采用自注意力编码器对图像块序列进行自注意力编码，得到第一特征图序列；第一特征图序列包括分别针对多个图像块的多个特征图；采用全局编码网络提取第一特征图序列的全局特征，得到全局特征图；采用第一局部编码网络提取第一特征图序列的第一局部特征，得到第一局部特征图；以及将全局特征图和第一局部特征图输入预测网络，得到待分类图像的分类信息。

本发明授权图像分类方法和图像分类模型的训练方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分类模型的图像分类方法，其中，所述图像分类模型包括自注意力编码器、全局编码网络、第一局部编码网络和预测网络；所述方法包括：将待分类图像切分为多个图像块，得到图像块序列；采用所述自注意力编码器对所述图像块序列进行自注意力编码，得到第一特征图序列；所述第一特征图序列包括分别针对所述多个图像块的多个特征图；采用所述全局编码网络提取所述第一特征图序列的全局特征，得到全局特征图；采用所述第一局部编码网络提取所述第一特征图序列的第一局部特征，得到第一局部特征图；以及将所述全局特征图和所述第一局部特征图输入所述预测网络，得到所述待分类图像的分类信息；其中，所述得到全局特征图包括：将所述第一特征图序列中的多个特征图进行分组，对每组中的至少两个特征图计算加权和，根据每组加权后的特征图，得到所述全局特征图；所述得到第一局部特征图包括：对所述第一特征图序列中的第一部分特征图进行融合，根据融合后的特征图确定所述第一局部特征图，其中，所述第一部分特征图为所述待分类图像的中心区域的图像块的特征图。

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