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一种基于细粒度图像分类的快速识别方法
发布时间: 2026-05-15
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,信息安全技术,计算机及网络技术
成果介绍
本发明公开了一种基于细粒度图像分类的快速识别方法，属于深度学习及图像分类技术领域，包括从网络爬取目标图片，制作数据集，用于网络训练和测试，一张图片中实际只有二分之一的区域甚至是四分之一的区域是用于细粒度图像分类，其余部分都是背景区域和干扰噪音，并且图片中不同区域对分类结果的贡献度是不同的，运用Grad‑CAM注意力机制获取高贡献度区域和低贡献度区域，进行框定和裁剪，分别将高贡献度区域和低贡献度区域进行特征融合，将两个计算结果同时送入贡献度模块，通过不同的贡献度影响值计算分类结果。本发明填补了细粒度图像分类在快速识别领域的应用空白。
成果亮点
本成果提出了一种基于细粒度图像分类的快速识别方法，成功解决了传统方法在类间差异微小、类内差异巨大时依赖强标注（如部件标注）且计算量庞大，难以实现实时应用的行业核心难题。该方法通过创新的注意力机制与紧凑特征提取模块，仅需图像级标签便能精准定位区分性局部区域，实现了高精度与高速度的平衡。实验结果显示，在CUB-200-2011等标准数据集上，精度达到最先进水平，同时推理速度提升至每秒数百张图片。
团队介绍
燕山大学坐落于海滨城市秦皇岛，是河北省人民政府与教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建的全国重点大学。学校源于1920年建校的哈尔滨工业大学，1960年独立办学定名为东北重型机械学院，1978年即被确定为全国重点大学，1997年整体南迁后更名为燕山大学。作为典型的以工学见长的多科性大学，学校拥有机械工程、材料科学与工程等5个国家重点学科，工程学、材料科学等5个学科进入ESI全球排名前1%，其中工程学已跻身前1‰。学校在重型机械成套设备、亚稳材料科学与技术等领域的研究具有国际先进水平，已培养出大批服务国家装备制造业的卓越工程人才。
成果资料
产业化落地方案
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