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龙图腾网获悉北京市商汤科技开发有限公司申请的专利分类网络的训练方法、图像分类方法及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：CN114239731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111565700.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类网络的训练方法、图像分类方法及装置是由李阳光;邵婧;闫俊杰设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类网络的训练方法、图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种分类网络的训练方法、图像分类方法及装置，包括：获取样本图像，以及样本图像的标注信息；将所述样本图像输入至待训练的分类网络的二值化的初始特征提取层，确定所述样本图像对应的目标特征图；其中，所述初始特征提取层包括待训练的通道值调整参数；基于预设尺寸将所述目标特征图划分为多个特征单元，并将所述目标特征图输入至特征融合层，所述特征融合层包括多个二值化的多层感知模块，每个多层感知模块用于对所述特征单元进行特征融合和深层次的特征提取；基于所述特征融合层输出的语义特征图，以及所述样本图像的标注信息对所述分类网络进行训练。

本发明授权分类网络的训练方法、图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分类网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像，以及样本图像的标注信息； 将所述样本图像输入至待训练的分类网络的二值化的初始特征提取层，确定所述样本图像对应的目标特征图；其中，所述初始特征提取层包括待训练的通道值调整参数； 基于预设尺寸将所述目标特征图划分为多个特征单元，并将所述目标特征图输入至特征融合层，所述特征融合层包括多个二值化的多层感知模块，每个多层感知模块用于对所述特征单元进行特征融合和深层次的特征提取； 基于所述特征融合层输出的语义特征图，以及所述样本图像的标注信息对所述分类网络进行训练； 其中，所述将所述样本图像输入至待训练的分类网络的二值化的初始特征提取层，确定所述样本图像对应的目标特征图，包括： 对所述样本图像进行全局平均池化处理，确定所述样本图像对应的第一特征图； 基于所述通道值调整参数对所述第一特征图的通道值进行第一调整，确定调整后的第二特征图； 基于预设激活函数的第一阈值、以及所述样本图像和所述第二特征图对应通道值的差值，确定第三特征图； 对所述第三特征图进行特征提取，确定所述样本图像对应的目标特征图。

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