中国科学院上海微系统与信息技术研究所王九杭获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于二维依赖性的多标签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：CN117237704B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311096102.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法是由王九杭;李宝清;唐洪莹设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法，包括：接收待分类图像；将所述待分类图像输入至二维依赖性模型，得到图像分类结果；其中，二维依赖性模型包括空间特征依赖模块和标签语义依赖模块；空间特征依赖模块包括特征提取部分、特征融合部分、特征增强部分和输出部分；所述标签语义依赖模块包括GCN网络部分和全局关系增强部分。本发明解决了固定卷积核感受野受限、以及标签关系提取不足的问题。
本发明授权一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维依赖性的多标签图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收待分类图像； 将所述待分类图像输入至二维依赖性模型，得到图像分类结果； 其中，所述二维依赖性模型包括空间特征依赖模块和标签语义依赖模块； 所述空间特征依赖模块包括： 特征提取部分，用于基于ResNet网络提取特征信息； 特征融合部分，用于将所述ResNet网络的不同层输出的特征信息进行融合，得到融合结果； 特征增强部分，用于将所述ResNet网络最后一层的输出进行特征增强，得到增强结果； 输出部分，用于将所述融合结果和增强结果进行合并输出； 所述标签语义依赖模块包括： GCN网络部分，用于提取标签间的关系； 全局关系增强部分，用于对提取的标签间的关系进行增强处理；所述全局关系增强部分包括多个最大注意力头组成，并将每个最大注意力头的操作结果拼接起来，其中，每个最大注意力头内生成Query张量、Key张量和Value张量，并对Query张量执行最大池化操作，然后通过复制操作恢复原始维度；将处理后的张量添加到标准的自注意力机制中。
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