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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质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：CN116206159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310313823.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质是由李明;马亚欣;常军设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及计算机视觉技术领域，包括对原始特征图进行补丁分割，得到多个补丁；基于重叠的注意力机制对每个补丁分别进行局部注意力计算和全局注意力计算，得到网格状特征图；基于自监督学习机制对网格状特征图中的标记嵌入进行识别预测，得到与原始特征图对应的图像分类结果。本申请通过重叠的注意力机制来增强特征图中两个相邻窗口之间的信息交换，以提升全局信息的聚合，同时通过自监督学习来加强模型对空间信息的学习，进而改善因缺少归纳偏置而导致的分类精度下降。由此可见，本申请通过重叠的注意力机制和自监督学习的结合可有效优化网络的分类精度，从而提升分类效果。

本发明授权一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 对原始特征图进行补丁分割，得到多个补丁； 基于重叠的注意力机制对每个补丁分别进行局部注意力计算和全局注意力计算，得到网格状特征图； 基于自监督学习机制对所述网格状特征图进行识别预测，以得到与原始特征图对应的图像分类结果； 其中，所述基于重叠的注意力机制对每个补丁分别进行局部注意力计算和全局注意力计算，得到网格状特征图，包括： 对补丁进行线性嵌入和局部注意力计算，得到局部特征图； 基于全局注意力模块对所述局部特征图进行全局注意力计算，得到全局特征图，所述全局注意力模块中的键向量与值向量之间存在重叠部分； 对所述局部特征图和所述全局特征图进行融合，得到融合特征图； 对所述融合特征图进行多次的降采样处理、局部注意力计算和全局注意力计算，以得到网格状特征图； 其中，所述对所述融合特征图进行多次的降采样处理、局部注意力计算和全局注意力计算，以得到网格状特征图，包括： 基于补丁合并模块对所述融合特征图进行降采样处理，得到降采样后的融合特征图； 基于局部Transformer模块对所述降采样后的融合特征图进行局部注意力计算，得到局部融合特征图； 基于全局注意力模块对局部融合特征图进行全局注意力计算，得到全局融合特征图； 对局部融合特征图和全局融合特征图进行融合，得到新的融合特征图； 基于所述新的融合特征图重复执行上述步骤预设次数后，得到最终的融合特征图； 基于补丁合并模块对所述最终的融合特征图进行降采样处理，得到最终的降采样后的融合特征图； 基于局部Transformer模块对所述最终的降采样后的融合特征图进行局部注意力计算，得到网格状特征图。

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