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龙图腾网获悉北京小蝇科技有限责任公司申请的专利一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的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：CN119478568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510065492.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法是由李柏蕤;连荷清;武静威设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法，包括建立数据集、建立细粒度图像分类模型、建立损失函数，利用训练集、验证集和测试集分别训练、验证和测试细粒度图像分类模型得到训练好的细粒度图像分类模型并进行图像分类得到分类结果。本发明通过引入噪声抑制模块和多尺度特征融合模块，旨在降低背景噪声的同时，在不同尺度的前景区域获取细粒度类别判别特征表示的可能，从而使得细粒度的特征表示汇聚了浅层特征和深层特征，提高了模型对于细粒度分类任务的性能。

本发明授权一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、建立自然场景下细粒度图像分类模型数据集，并划分为训练集、验证集和测试集； S2、建立细粒度图像分类模型，所述细粒度图像分类模型包括噪声抑制模块和多尺度特征融合模块； 所述噪声抑制模块包括特征金字塔网络和分类器，所述特征金字塔网络根据输入图像得到不同尺度的特征图，其中，为第层特征图；的输出端均分别连接一个分类器，所述分类器根据置信度阈值对的背景噪声特征进行抑制、将背景区域填充为0向量得到第层特征图的前景特征并输出至所述多尺度特征融合模块； 所述多尺度特征融合模块基于不同尺度的前景特征通过自注意力机制提高可学习的和可学习的之间信息融合能力，通过交叉注意力机制提高与信息融合能力，其中，用于分类，用于与信息交互； 和之间的信息融合为： ； 其中， ； ； ； 为的位置编码，为的位置编码，融合了空间位置信息和等级位置信息；为函数；为和的高度，为Q的线性变换权重函数，为K的线性变换权重函数，为V的线性变换权重函数，为层归一化函数； S3、预测类别概率分类、建立损失函数： ； ； 其中，为预测类别概率分布，，为类别的数量；为全连接层；为函数，为真实的标签信息； S4、利用所述训练集、所述验证集和所述测试集分别训练、验证和测试所述细粒度图像分类模型得到训练好的细粒度图像分类模型； S5、使用所述训练好的细粒度图像分类模型进行图像分类得到分类结果，一种基于噪声抑制和多尺度特征融合的图像分类方法完成。

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