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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于视觉transformer的图像层级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：CN116310509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310094691.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视觉transformer的图像层级分类方法是由古润优;戴青云;雷方元;蒋健健设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉transformer的图像层级分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉transformer的图像层级分类方法，属于图像层级分类技术领域，解决现有图像层级分类方法精度低、处理程序繁琐的技术问题，方法包括以下步骤：步骤S1.获取图像数据，并进行预处理得到带层级标签的公共数据集；步骤S2.构建基于VisionTransformer的图像层级分类模型；步骤S3.通过公共数据集训练图像层级分类模型；步骤S4.使用训练好的图像层级分类模型对待分类图像进行图像层级分类。与现有技术相比，本发明中使用了全局信息交互机制较强的视觉transformer作为骨干网络提取图像的特征，同时充分地利用了图像的层级信息，提高了层级分类精度。

本发明授权一种基于视觉transformer的图像层级分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉transformer的图像层级分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1.获取图像数据，并进行预处理得到带层级标签的公共数据集； 步骤S2.构建基于VisionTransformer的图像层级分类模型； 步骤S3.通过所述公共数据集训练所述图像层级分类模型； 步骤S4.使用训练好的图像层级分类模型对待分类图像进行图像层级分类； 在步骤S2中，在TransformerEncoder输出的所有词符中， 先对图像块词符进行平均池化； 然后与类别词符进行拼接，将拼接后的特征分别经过N个不同的全连接层得到不同层级的图像特征； 再将这N个不同层级的图像特征进行拼接，把图像所隐含的不同层级的特征进行融合得到聚合特征； 最后将聚合特征输入到N个不同的分类器中进行层级分类，分类器为MLP模块； 在步骤S3中，取所述公共数据集中连续的num个样本作为一组输入所述图像层级分类模型，共all_group组样本，最大迭代次数为E，patch块大小为patch_size，嵌入维度大小为embed_dim，初始迭代次数为t＝1；训练包括以下步骤： 步骤S31.输入第一组数据； 步骤S32.通过TransformerEncoder模块学习一组图片的特征； 步骤S33.对TransformerEncoder输出的图像块词符进行平均池化操作，然后与类别词符进行拼接，再将拼接后的特征分别通过N个不同的全连接层得到不同层级的图像特征，最后将这N个不同层级的图像特征进行拼接，把图像所隐含的不同层级的特征进行融合得到聚合特征； 步骤S34.使用N个分类器对聚合特征进行层级分类； 步骤S35.每个分类器结果与真实标签分别计算交叉熵，并相加得到总交叉熵损失，最小化交叉熵损失更新所述图像层级分类模型的超参数； 步骤S36.输入下一组数据，执行步骤S32至步骤S35，直到all_group组数据都处理完成； 步骤S37.迭代次数t自加1，执行步骤S31继续进行迭代，直到到达最大迭代次数E。

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