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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于类激活图算法的图像识别方法及相关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：CN121459082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610019186.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于类激活图算法的图像识别方法及相关装置是由李岩山;莫辛华;戴林蕙;郑闳方;向健林设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类激活图算法的图像识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种基于类激活图算法的图像识别方法及相关装置，该方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入基于多标签梯度反馈的类激活图算法中，所述基于多标签梯度反馈的类激活图算法对所述待识别图像进行特征卷积得到多尺度特征图，在对当前类别进行梯度回传时，对各个标签类别的特征图进行梯度回传，并根据所有标签类别回传的梯度值集合确定类别间影响因子，根据类别间影响因子及当前类别不同像素位置的影响因子，确定当前类别的激活图权重，并根据激活图权重及多尺度特征图，得到识别结果；其中，所述当前类别为多个标签类别中的任一类别；将所述识别结果输出。本发明实施例提高了显著性图的生成质量。

本发明授权基于类激活图算法的图像识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于类激活图算法的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像； 将所述待识别图像输入基于多标签梯度反馈的类激活图算法中，所述基于多标签梯度反馈的类激活图算法对所述待识别图像进行特征卷积得到多尺度特征图，在对当前类别进行梯度回传时，对各个标签类别的特征图进行梯度回传，并根据所有标签类别回传的梯度值集合确定类别间影响因子，根据所述类别间影响因子及当前类别不同像素位置的影响因子，确定当前类别的激活图权重，并根据所述激活图权重及所述多尺度特征图，得到识别结果，包括：对所述待识别图像进行特征卷积得到多尺度特征图；对于每一尺度下的特征图，在对当前类别进行梯度回传时，对各个标签类别的所述尺度下的特征图进行梯度回传，并根据所有类别回传的梯度值集合确定所述当前类别对应的类别间影响因子，根据所述类别间影响因子及当前类别的类别影响因子，确定当前类别的激活图权重；根据所述激活图权重及对应尺度下的特征图，得到当前类别对应的每一尺度下当前显著性图；对当前类别对应的每一尺度下的当前显著性图进行递归融合，得到当前类别对应的融合中间层的融合显著性图；根据当前类别对应的融合显著性图进行输出，得到对待识别图像在当前类别下的识别结果；其中，所述当前类别为多个标签类别中的任一类别；多个标签类别为所述待识别图像存在的标签类别； 所述对于每一尺度下的特征图，在对当前类别进行梯度回传时，对各个标签类别的所述尺度下的特征图进行梯度回传，并根据所有标签类别回传的梯度值集合确定所述当前类别对应的类别间影响因子，根据所述类别间影响因子及当前类别的类别影响因子，确定当前类别的激活图权重，进一步包括：对于每一尺度下的特征图，在对当前类别进行梯度回传时，对各个标签类别的所述尺度下的特征图进行梯度回传，得到每一尺度下的所有类别标签的回传梯度集合；对所有标签类别的回传梯度集合沿着标签类别维度进行标准化，得到所有标签类别对应的标准化后的梯度值；对于当前类别，根据所有标签类别对应的标准化后的梯度值，确定当前类别的类别间影响因子；根据所述类别间影响因子及当前类别的类别影响因子，计算当前类别对应的激活图权重； 所述对所有标签类别的回传梯度集合沿着标签类别维度进行标准化，得到所有标签类别对应的标准化后的梯度值，包括： 通过以下标准化公式计算所有标签类别对应的标准化后的梯度值： ； 其中，表示类别标签c预测得分对激活图的梯度回传值，为标签类别对应的特征图的第k个通道、网络的第l层的回传梯度值；为各个标签类别c对应的特征图的第k个通道、网络的第l层的回传梯度集合； 所述对于当前类别，根据所有标签类别对应的标准化后的梯度值，确定当前类别的类别间影响因子，包括： 通过以下公式计算得到当前类别的类别间影响因子： ； 所述根据所述类别间影响因子及当前类别的类别影响因子，计算当前类别对应的激活图权重，包括： 通过以下公式计算得到当前类别对应的激活图权重： ， ， 其中，⊙表示哈达玛积；为当前类别在特征图第k个通道网络第l层的类别影响因子；表示激活图中像素位置i,j； 将所述识别结果输出。

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