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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种图像分类系统及其训练方法、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：CN117079042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311068705.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类系统及其训练方法、图像分类方法是由许倩倩;高培峰;温佩松;杨智勇;邵慧杨;黄庆明设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类系统及其训练方法、图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种图像分类系统，用于对输入的图像进行分类，该系统包括：特征提取模块，用于对图像进行特征提取，以得到图像对应的特征向量；特征旋转模块，用于基于正交投影矩阵对特征向量进行旋转得到旋转后的特征向量，其中，所述正交投影矩阵是从预设的正交矩阵提取；分类模块，其包括：固定参数线性层用于对旋转后的特征向量进行均衡得到图像属于每个类别的logit值；分类层用于基于图像属于每个类别的logit值确定图像属于每个类别的置信度。本发明实施例设计的图像分类系统对长尾图像分类场景的泛化性好以及模型本身的性能也好。

本发明授权一种图像分类系统及其训练方法、图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种图像分类系统，用于对输入的图像进行分类，其特征在于，所述系统包括： 特征提取模块，用于对图像进行特征提取，以得到图像对应的特征向量； 特征旋转模块，用于基于正交投影矩阵对特征向量进行旋转得到旋转后的特征向量， 其中，所述正交投影矩阵是从预设的正交矩阵提取，所述正交投影矩阵根据可学习的正交 矩阵得到，其中：正交矩阵是一个行和列的维数均为的矩阵，其中，表示分类 所能识别的总类别数，d表示所述特征提取模块得到的特征向量的维数，当Nd时，所述正 交投影矩阵等于正交矩阵本身；当Nd时，所述正交投影矩阵从所述正交矩阵中取出满足 正交矩阵特性的分块矩阵； 分类模块，其包括基于预设的等角紧框架设置的固定参数线性层以及分类层，其中： 所述固定参数线性层用于对旋转后的特征向量进行均衡得到图像属于每个类别的logit值，基于预设的等角紧框架将所述固定参数线性层的参数设置为： 其中，所述在对系统进行分类训练时不被更新，为单位阵，，为全1 的向量，； 所述分类层用于基于图像属于每个类别的logit值确定图像属于每个类别的置信度； 其中，对所述图像分类系统进行训练时，基于预设的代数定义将所述特征旋转模块的正交矩阵转化为斜对称矩阵，并采用如下方式更新所述特征提取模块以及所述特征旋转模块： 其中，为所述特征提取模块的参数，为学习率，在参数为下的损失 梯度，为正交矩阵，B为R经预设的代数定义转化成的斜对称矩阵，为B对应 的损失梯度。

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