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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利多分支残差卷积神经网络模型及其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：CN115205580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210622376.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权多分支残差卷积神经网络模型及其图像分类方法是由张小凤;苏田田;张光斌设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多分支残差卷积神经网络模型及其图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类技术领域，涉及一种多分支残差卷积神经网络模型及其图像分类方法，多分支残差卷积神经网络模型包括依次连接的第一分类单元、第二分类单元、第三分类单元和第四分类单元；所述第二分类单元是由两个多分支残差结构堆叠组成；所述第三分类单元是由三个多分支残差结构堆叠组成。本发明提供的模型具有准确率高、模型体积小以及训练耗时短的优点，用于图像的分类。

本发明授权多分支残差卷积神经网络模型及其图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支残差卷积神经网络模型的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立多分支残差卷积神经网络模型； 多分支残差卷积神经网络模型，包括依次连接的第一分类单元、第二分类单元、第三分类单元和第四分类单元；所述第二分类单元是由两个多分支残差结构堆叠组成；所述第三分类单元是由三个多分支残差结构堆叠组成； 所述多分支残差结构包括依次连接的1*1第一卷积层、多分支变体的深度可分离卷积池化机构和1*1第二卷积层；所述1*1第一卷积层与前一分类单元连接；所述1*1第二卷积层与后一分类单元连接； 所述多分支变体的深度可分离卷积池化机构包括并列的第一分支、第二分支和第三分支；所述1*1第一卷积层同时经第一分支、第二分支和第三分支后与1*1第二卷积层连接； 所述第一分支包括依次连接的3*3深度可分离卷积层和3*3第一池化层；第二分支包括依次连接5*5深度可分离卷积层和3*3第二池化层；所述第三分支为3*3第三池化层； 所述第一分类单元依次包括7*7卷积层和3*3池化层；所述3*3池化层与第二单元的1*1第一卷积层连接； 所述第四分类单元依次包括池化层和全连接层；所述池化层与第三分类单元的1*1第二卷积层连接； 所述池化层为并列的自适应最大池化层和自适应平均池化层；所述自适应最大池化层分别与第三分类单元的1*1第二卷积层和全连接层连接；所述自适应平均池化层分别与第三分类单元的1*1第二卷积层和全连接层连接； 2获取图像数据，建立数据集； 3将步骤2数据集中的图像数据进行随机处理，得到原始矩阵A； 4将步骤3的原始矩阵A输入到步骤1的多分支残差卷积神经网络模型中训练，提取图像特征，并对图像进行识别，完成图像分类。

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