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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利强化互补的细粒度图像分类网络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：CN116797847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310842868.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权强化互补的细粒度图像分类网络系统是由胡静;王芳;王梦瑶设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本强化互补的细粒度图像分类网络系统在说明书摘要公布了：强化互补的细粒度图像分类网络系统，所述分类网络系统包括：强化互补学习网络结构，用于对主干网络进行特征提取，驱动另外两个子网络分别进行强化学习和互补学习，从而共同对目标特征进行提取，实现对识别目标物体细致而全面的识别；DM驱动模块，用于对结果影响最大的区域进行裁剪放大，将该区域在原图删除，送入到强化互补学习网络结构，可以帮助模型进行端到端的训练；DM损失函数，用于使DM驱动模块进行关键区域的定位，不断优化强化互补学习网络结构的位置信息，同时提供精准的掩码位置；验证数据集，用于验证强化互补学习网络结构的性能。

本发明授权强化互补的细粒度图像分类网络系统在权利要求书中公布了：1.强化互补的细粒度图像分类网络系统，其特征在于，所述分类网络系统包括： 强化互补学习网络结构，所述强化互补学习网络结构用于对主干网络进行数据提取，驱动另外两个子网络分别进行强化学习和互补学习，从而共同对目标特征进行提取，实现对识别目标物体细致而全面的识别； DM驱动模块，所述DM驱动模块用于对结果影响最大的区域进行裁剪放大，将该区域在原图删除，送入到强化互补学习网络结构，可以帮助模型进行端到端的训练； DM损失函数，所述DM损失函数用于使DM驱动模块进行关键区域的定位，不断优化强化互补学习网络结构的位置信息，同时提供精准的掩码位置； 验证数据集，所述验证数据集用于验证强化互补学习网络结构的性能，包括CUB-200-2011，StanfordCars和FGVC-Aircraft； 所述强化互补学习网络结构包括基础网络、强化网络和互补网络，以构建三路的分类网络对目标物体整体和局部特征进行聚合，既可以得到物体的整体语义信息，还可以得到物体的局部语义信息，然后对每一个网络输出的特征进行全局平均池化，再将池化后的特征进行拼接，组成一个6144的向量，对该向量添加一个200维度的分类层用于端到端的训练，最后通过Softmax得到分类结果； 所述DM驱动模块将对结果影响最大的区域进行裁剪放大，送入强化网络中；所述DM驱动模块将对结果影响最大的区域在原图删除，送入互补网络中； 所述DM驱动模块接受基础网络经训练后得到的特征图，之后它会产生一个以为中心，以l的一半为边长的正方形区域，并对该区域进行裁剪，放大，送入强化网络中，同时根据该区域生成图像掩码，输入互补网络进行互补学习； 所述DM驱动模块由两个全连接层构成，输入端为特征图，输出端为神经网络最重要的局部区域，通过全连接层可以实现最重要局部的自动定位； 给定一张图像X，将其输入训练好的卷积层中进行特征提取，代表总体参数，整个过程可以描述为将X进行卷积，池化，激活，最后生成一个概率分布p， 概率分布公式为： 其中，表示全连接层，它将卷积神经网络提取的特征转为特征向量，并且使用softmax将该向量转为概率值； 所述DM驱动模块的初始化参数计算公式为： 其中，f表示在卷积神经网络中最后一层输出的特征图，n表示特征图的数量，d表示特征图的总数，F为将每一张特征图相加后的总特征图； 所述DM驱动模块的均值比较公式为： 其中，h,w分别代表特征图的宽和高，代表特征图的均值； 通过和的大小比较，生成得到包围盒中心的初始化坐标；在获得初始化坐标之后，模型就可以根据训练的过程来对该坐标进行自动优化，之后需要对该区域进行裁剪，放大，获得更加细致的局部区域后送入强化网络中进行学习；局部区域的左上角和右下角坐标根据中心坐标和边长来获得，将左上角坐标记为，右下角坐标记为，计算公式为： ； 所述裁剪操作可看作原始图像和模块之间的乘算，表示为： 其中，为裁剪后的区域，表示原图和模板之间的裁剪操作，为注意力掩码，其表达式为： 其中，i，j分别在该特征图中的任意一点，如果i，j位于特征图内部，那么的值为1，否则值为0；同时为连续可导函数，其表达式为： ； 采用双线性插值算法扩大提取到局部区域的尺寸，根据原图和局部区域的比值得到防守的局部区域，其算法公式为： 其中，和分别代表局部区域和整体区域的面积，是面积比例，是放大后的局部区域。

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