基本信息:
- 专利标题： 基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法
- 申请号：CN202211152826.0 申请日：2022-09-21
- 公开(公告)号：CN115527064B 公开(公告)日：2025-09-23
- 发明人： 杜吉祥 , 黄政 , 张洪博 , 翟传敏
- 申请人： 华侨大学
- 申请人地址： 福建省泉州市城华北路269号
- 专利权人： 华侨大学
- 当前专利权人： 华侨大学
- 当前专利权人地址： 福建省泉州市城华北路269号
- 代理机构： 厦门智慧呈睿知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 王玮婷
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764
摘要：
本发明实施例提供一种基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法，涉及图像识别技术领域。图像分类方法包含S1获取待识别图像。S2根据待识别图像，进行图像重叠划分，获取多个部分重叠的图像块。S3根据多个部分重叠的图像块，获取嵌入序列。S4将嵌入序列输入预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器中进行编码，获取待识别图像的特征编码。S5将特征编码输入分类器中进行分类，获取待识别图像的识别结果。预先训练好的基于池化的多阶段ViT编码器包含间隔设置的子编码器和池化层。子编码器包含L层transformer block，用以将嵌入序列编码成特征图。池化层配置于子编码器之间，用以调整特征图的空间尺寸。基于池化的多阶段ViT编码器能够大大减小了计算开销。
公开/授权文献:
- CN115527064A 基于多阶段ViT与对比学习的毒蘑菇细粒度图像分类方法 公开/授权日：2022-12-27