宁波慈溪生物医学工程研究所;宁波市第二医院;中国科学院宁波材料技术与工程研究所顾愿愿获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波慈溪生物医学工程研究所;宁波市第二医院;中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统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：CN120931656B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511462445.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统是由顾愿愿;郝冰岩;徐祺洋;岳星宇;王奕;林作栋;徐斌;赵一天设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统，本申请设计了一种多层级特征协同机制，采用双向掩码校准方法抑制图像中的无关背景噪声干扰，恢复被漏检的前景特征，继而提取了来自编码器不同深度的粒度ROI特征图；接着，通过引入判别采样注意力机制，并行地从各粒度ROI特征图中采样判别性特征，并生成各粒度对应的增强ROI特征图及判别性特征的空间特征权重图，最后，采用多粒度加权融合策略融合不同粒度增强ROI特征图，从而能够同时依据细节纹理和高级语义进行综合判断，避免了单一粒度特征信息的不足，从而做出更全面、更精确的分类决策。
本发明授权基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待处理的图像； 步骤2，采用编码器-解码器网络对输入的图像进行特征提取得到多层级特征图；基于最深层的特征图进行解码，生成初始分割概率图； 步骤3，基于所述初始分割概率图，采用双向掩码校准方法在特征空间重建误差校正且语义对齐的ROI注意力图； 步骤4，基于所述ROI注意力图，对多层级特征图进行空间加权，提取多粒度ROI特征图； 步骤5，基于判别采样注意力机制，在多粒度ROI特征图上生成各粒度对应的增强ROI特征图及判别性特征的空间特征权重图； 步骤6，通过多粒度加权融合策略，聚合各所述空间特征权重图，并融合各所述增强ROI特征图，得到融合特征向量； 步骤7，基于融合特征向量进行图像分类。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波慈溪生物医学工程研究所;宁波市第二医院;中国科学院宁波材料技术与工程研究所，其通讯地址为：315201 浙江省宁波市慈溪市学林路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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