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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法及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：CN115984627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310077544.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法及系统是由刘光辉;占华;孟月波;段中兴;王博设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法及系统，构建局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络，所述分类网络包括基础主干网络，衔接在基础主干网络的Layer3，Layer4之后的跨层注意力交互模块和双线性池化模块，跨层注意力交互模块和双线性池化模块之间衔接有随机选择策略；训练局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络，得到局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络模型；将预处理训练数据集送入局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络模型，得到图像分类结果。本发明解决了现有细粒度图像分类任务中的可区分特征太过细微难以捕捉、局部信息缺乏有效利用等问题导致的分类结果不准确的问题。

本发明授权一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类方法，其特征在于，具体步骤如下： S1构建局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络，所述分类网络包括基础主干网络ConvNeXt，衔接在基础主干网络ConvNeXt的Layer3，Layer4之后的跨层注意力交互模块CAIM和双线性池化模块BP，跨层注意力交互模块CAIM和双线性池化模块BP之间衔接有随机选择策略RSS； S2训练局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络，得到局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络模型； S3将预处理训练数据集送入局部多样化引导的弱监督细粒度图像分类网络模型，得到图像分类结果； 基础主干网络ConvNeXt包括4个Layer，Layer1用于对输入图像的预处理；Layer2-Layer4均由多ConvNeXtBlock构成，基础主干网络ConvNeX的Layer3，Layer4输出不同尺度初始特征图，其中C，W，H代表特征图的通道数，宽度和高度； 跨层注意力交互模块CAIM构建，具体步骤为： 1对主干网络Layer3，Layer4得到的不同尺度初始特征图进行3*3卷积得到多层级注意力图、； 2对多层级注意力图、进行空间交互和通道交互处理，得到完成空间交互的特征图、和完成通道交互的特征图、； 3分别将完成空间交互的和通道交互的相结合得到多样化特征图A12，将完成空间交互的与通道交互的相结合得到多样化特征图A21； 随机选择策略RSS的构建，具体步骤包括： 1沿着宽度维度对跨层注意力交互模块CAIM输出的特征图进行n等份切片，得到n个特征切片； 2对每个特征切片进行随机选择最显著抑制分支、特征增强分支或无操作分支进行数据处理，得到选择特征： 其中，分别为选择最显著抑制分支、特征增强分支或无操作分支概率，其中； 3将处理后的每个选择特征按被切分的宽度维度进行拼接得到聚合注意力图： 。

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