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龙图腾网获悉宁波臻宝科技有限公司申请的专利一种基于双路径网络的图像分级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：CN115578782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211284349.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于双路径网络的图像分级方法是由佟萌萌;赵水清;齐守良设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径网络的图像分级方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双路径网络的图像分级方法，解决基于深度学习的网络在训练过程中往往忽略了数据集的多样性，从而影响了模型的泛化性；进而导致眼底图片分级错误的问题，一种基于双路径网络的图像分级方法，所述图像分级方法的准确率超过83％，Kappa超过0.76；所述的双路径网络为：SE‑CoTNet‑152和Xception；所述的图像分级方法包括：步骤一：预处理；步骤二：数据重新取样；步骤三：双路径网络模型建立；步骤四：测试数据集增强；步骤五：分类结果评价；步骤六：双路径网络模型训练。

本发明授权一种基于双路径网络的图像分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径网络的图像分级方法，其特征在于，所述的图像分级方法的准确率超过83％，Kappa超过0.76；所述的双路径网络为：SE-CoTNet-152和Xception；所述的图像分级方法包括： 步骤一：预处理，选取公开数据库中的图片，裁剪出目标区域，通过高斯模糊将颜色和亮度归一化； 步骤二：数据重新取样，对公开数据库中的数据采用以下公式进行去取样， wt＝ri-1w0+1-ri-1wf， 其中，W0是基于每个等级的眼底图像数量比例的初始重采样权重，r＝0.95，Wf＝1，2，1.5，2，2； 步骤三：双路径网络模型建立，用CoT模块代替SE-ResNet-152中3×3卷积形成SE-CoTNet-152；用可分离卷积取代Inception-V3中的卷积形成Xception；通过全局平均池和FC层，得到结果； 步骤四：测试数据集增强，通过TAA进行增强，将每张图像旋转90°、180°、270°，将原始图像跟旋转后的图像输入到双路径网络中进行预测，输出的结果取平均值，得到分类结果； 步骤五：分类结果评价，通过准确性、二次加权得分、特异性三个指标评估分类结果； 步骤六：双路径网络模型训练，图像输入分辨率为320×320，通过增强或者dropout的方法避免过拟合，初始学习率为5×100-5，当验证集的性能在3轮后未能改善时，学习率将衰减0.2倍。

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