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龍圖騰網恭喜重慶大學;重慶大學附屬腫瘤醫院申請的專利圖像分類寬度學習系統及其訓練方法和圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116740455B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310757531.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像分類寬度學習系統及其訓練方法和圖像分類方法是由劉然;呂迪;易琳;譚星;李蘇寰;劉定豪設計研發完成，并于2023-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像分類寬度學習系統及其訓練方法和圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種圖像分類寬度學習系統及其訓練方法和圖像分類方法，圖像分類寬度學習系統包括輸入層、特征提取層、下采樣模塊、卷積模塊、展平層、增強塊和輸出層；所述特征提取層包括若干個依次連接的特征塊，每個特征塊包括大值比例注意力塊和與大值比例注意力塊的輸出連接的編碼器，引入的大值比例注意力技術學習通道之間的關系，實現了使用有區分度的特征來衡量給定通道的重要性，能夠提升圖像分類寬度學習系統對圖像分類的準確性。所述圖像分類寬度學習系統的訓練方法，將自監督和跨領域學習的思想相結合，通過迭代地添加從未標記的測試集中選擇的訓練樣本，其偽標簽是模型先前的預測結果，該訓練方法使模型的泛化能力得到了改善。

本發明授權圖像分類寬度學習系統及其訓練方法和圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.圖像分類寬度學習系統，其特征在于：包括輸入層、特征提取層、下采樣模塊、卷積模塊、展平層、增強塊和輸出層；所述特征提取層包括若干個依次連接的特征塊，每個特征塊包括大值比例注意力塊和與大值比例注意力塊的輸出連接的編碼器，輸入層將圖像輸入給第一個特征塊的大值比例注意力塊，每個特征塊中的大值比例注意力塊的輸出作為下一個特征塊中大值比例注意力塊的輸入；除最后一個特征塊外，各特征塊的編碼器模塊將提取的特征分別輸出給一個下采樣模塊連接；每個下采樣模塊的輸出與一個卷積模塊連接，每個卷積模塊的輸出和最后一個特征塊的輸出分別與展平層連接；所述展平層將各卷積模塊輸出特征的尺寸展平成與最后一個特征塊輸出特征的尺寸相同，展平層中的節點為特征節點，在展平層中來自同一特征塊的特征節點被歸為一個特征節點組；所述展平層的輸出與增強塊連接，所述增強塊包括逐元素加層和增強節層，所述逐元素加層將展平層中各特征節點組中對應順序的特征節點相加后連接到增強層中的增強節點，所述增強層中的各增強節點獨立的與輸出層連接，且增強層隨機選擇固定數量的增強節點與輸出層的連接不工作；所述展平層的特征節點還與輸出層連接，且連接特征節點和輸出層的權重設置為零；所述大值比例注意力塊包括若干個Conv-BN序列、連接相鄰Conv-BN序列的塊級丟失層、與最后一個Conv-BN序列連接的GPP層、以GPP層的輸出和最后一個Conv-BN序列的輸出的積作為輸入的平均池化層和以平均池化層的輸出作為輸入的隨機丟失層，所述Conv-BN序列由卷積層和連接在卷積層之后的批量歸一化層構成；所述GPP層定義如下： 其中，Z是GPP的輸入，H和W是輸入Z的高度和寬度，zi∈Z，t是預設的閾值，[zi＞t]為指示函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學;重慶大學附屬腫瘤醫院，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。