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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利基于神经网络架构搜索的细粒度花卉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：CN116778248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310768604.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于神经网络架构搜索的细粒度花卉图像分类方法是由黄琳;郑兴凯;杨铁军设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络架构搜索的细粒度花卉图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络搜索领域，并且更具体地，涉及一种基于神经网络架构搜索的细粒度花卉图像分类方法，首先在改善搜索空间阶段,为了充分提取花卉图像中显著特征,把注意力机制添加到搜索空间中每一个候选卷积操作之前构造新的搜索空间；并为了减少reductioncell在下采样时带来的信息损失同时融合更多尺度的特征,重新为reductioncell设计了输入节点更多和连接更为密集的连接规则，然后在搜索最佳Cell阶段,采用梯度下降的方法搜索最佳的normalcell和reductioncell，最后在堆叠和测试阶段,堆叠搜索到的最佳Cell构建最终的神经网络架构用于花卉图像分类。

本发明授权基于神经网络架构搜索的细粒度花卉图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络架构搜索的细粒度花卉图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：收集花卉图像图片集； S2：构建注意力-卷积模块作为候选操作或者为神经网络架构下的reductioncell设计密集连接规则； S3：当构建注意力-卷积模块作为候选操作时，由包括注意力-卷积模块的各种候选操作构成全注意力-卷积搜索空间，构建reductioncell和normalcell；当为神经网络架构下的reductioncell设计密集连接规则时，由各种候选操作构成全注意力-卷积搜索空间，利用所述为神经网络架构下的reductioncell设计密集连接规则构建reductioncell和normalcell； S4：在全注意力-卷积搜索空间里采用基于梯度下降的搜索策略在reductioncell和normalcell分别搜索各自最佳Cell； S5：将两种搜索到的最佳Cell堆叠起来构建最终的花卉图像分类模型，获得最终分类模型； S6：使用最终分类模型对花卉图像图片集进行分类； 步骤S3中，构成全注意力-卷积搜索空间方法具体为： 当使用注意力-卷积模块时，全注意力-卷积搜索空间还包括：深度可分离卷积、跳跃连接操作、最大池化操作、平均池化操作和注意力-卷积模块； 当不使用注意力-卷积模块时，全注意力-卷积搜索空间还包括：深度可分离卷积、跳跃连接操作、最大池化操作和平均池化操作； 在全注意力-卷积搜索空间里采用基于梯度下降的搜索策略搜索最佳Cell，具体为： S4.1对神经网络架构下的normalcell和redectioncell的每一个节点相连的边和每一个候选操作都赋予权重，并将所述权重称之为架构参数； S4.2在花卉图像图片集上以精度为指标,利用梯度下降算法更新架构参数； S4.3：在所述normalcell里搜索出拥有架构参数最大的边和架构参数最大的候选操作的normalcell是最佳normalcell；在所述reductioncell里搜索出拥有架构参数最大的边和架构参数最大的候选操作的reductioncell是最佳reductioncell； 最终的花卉图像分类模型包括由步骤S4.3搜索出的两种最佳Cell构建的网络模型分别为：Attention-NAS-A网络模型或者Attention-NAS-B网络模型，Attention-NAS-A网络模型和Attention-NAS-B网络模型具有不同的最佳reductioncell和normalcell堆叠方式； 所述Attention-NAS-A网络模型的构建方式具体为： 取12层最佳normalcell,2层最佳reductioncell,前三层为深度可分离卷积层，在网络模型的7层处和12层处放置reductioncell,其余层放置normalcell，Attention-NAS-A网络模型最后放置全局平均池化层和全连接层； 所述Attention-NAS-B网络模型的构建方式具体为： Attention-NAS-B网络模型取12层normalcell,2层reductioncell，前三层为深度可分离卷积层，在网络模型的第12层和17层放置reductioncell,其余层放置normalcell，Attention-NAS-B网络模型最后放置全局平均池化层和全连接层。

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