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龙图腾网恭喜深圳市欢太科技有限公司;OPPO广东移动通信有限公司申请的专利图像分类方法、装置、存储介质及电子设备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：CN114830186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202080087887.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法、装置、存储介质及电子设备是由高洪涛设计研发完成，并于2020-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备。其中，确定需要进行图像分类的目标图像101，并调用预训练的细粒度分类模型对目标图像进行细粒度分类102，以及获取细粒度分类模型输出的目标图像的细粒度类别103。

本发明授权图像分类方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其中，所述图像分类方法包括：确定需要进行图像分类的目标图像；调用预训练的细粒度分类模型对所述目标图像进行细粒度分类，其中，所述细粒度分类模型包括特征提取模块、特征优化模块和细粒度分类模块，所述特征提取模块用于提取所述目标图像的图像特征，所述特征优化模块用于对所述图像特征进行优化处理，得到优化图像特征，所述细粒度分类模块对所述优化图像特征进行细粒度分类，得到所述目标图像的细粒度类别；获取所述细粒度分类模型输出的所述目标图像的细粒度类别；其中，所述细粒度分类模型采用以下训练方式得到：获取多个样本图像，以及获取所述样本图像的细粒度类别标签以及粗粒度类别标签；构建机器学习网络，所述机器学习网络包括结构相同的第一分支网络、第二分支网络以及二分类模块，所述第一分支网络包括特征提取模块、特征优化模块和细粒度分类模块，所述二分类模块与所述第一分支网络的特征提取模块和所述第二分支网络的特征提取模块连接；从所述多个样本图像中选取第一样本图像，并基于第一分支网络的特征提取模块提取所述第一样本图像的图像特征，经由所述第一分支网络的特征优化模块优化后输入所述第一分支网络的细粒度分类模块进行细粒度分类，得到第一预测细粒度类别；从所述多个样本图像中选取第二样本图像，并基于第二分支网络的特征提模块取提取第二样本图像的图像特征，经由所述第二分支网络的特征优化模块优化后输入所述第二分支网络的细粒度分类模块进行细粒度分类，得到第二预测细粒度类别；融合所述第一样本图像的图像特征以及所述第二样本图像的图像特征得到融合图像特征，并基于所述二分类模块根据所述融合图像特征预测所述第一样本图像和所述第二样本图像的粗粒度类别是否相同，得到预测结果；根据所述第一预测细粒度类别以及所述第一样本图像的细粒度类别标签获取所述第一分支网络的第一分类损失，根据所述第二预测细粒度类别以及所述第二样本图像的细粒度类别标签获取所述第二分支网络的第二分类损失，以及根据所述预测结果、所述第一样本图像和所述第二样本图像的粗粒度类别获取第三分类损失；根据所述第一分类损失、所述第二分类损失以及所述第三分类损失获取对应的总损失，并根据所述总损失调整所述第一分支网络和所述第二分支网络的参数，直至满足预设训练停止条件时结束训练；从所述第一分支网络和所述第二分支网络选取一个分支网络作为所述细粒度分类模型。

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