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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利三维图像分类方法、装置、计算机设备及介质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：CN115048974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210334686.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权三维图像分类方法、装置、计算机设备及介质是由征博文;高昂;黄晓娜;李宇涵;梁栋;隆晓菁设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维图像分类方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维图像分类方法、装置、计算机设备及介质，通过获取待分类图像，所述待分类图像为待分类三维图像，通过图像切分对将所述待分类图像进行切分，生成待转化图像块，将所述待转化图像块进行张量转化，形成转化图像张量，通过所述编码器单元以及所述全连接神经网络单元根据所述转化图像张量推算所述待分类图像的类别，本申请通过上述方法，通过将所述待分类三维图像切分为待转化图像块后将所述待转化图像块转化为张量数据，并根据所述张量数据对所述待转化图像块进行分类的方式实现了可由卷积神经网络对所述待分类三维图像进行图像分类，解决了现有技术当中现有的VisionTransformer只能针对二维图像的分类的问题。

本发明授权三维图像分类方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种三维图像分类方法，其特征在于，包括神经网络，所述神经网络包括编码器单元以及全连接神经网络单元，所述编码器单元与所述全连接神经网络单元相连，则所述方法包括：获取待分类图像，所述待分类图像为待分类三维图像；通过图像切分对将所述待分类图像进行切分，生成待转化图像块；将所述待转化图像块进行张量转化，形成转化图像张量；通过所述编码器单元以及所述全连接神经网络单元根据所述转化图像张量推算所述待分类图像的类别；其中，所述通过所述编码器单元以及所述全连接神经网络单元根据所述转化图像张量推算所述待分类图像的类别的步骤，具体包括：通过所述编码器单元对所述转化图像张量进行编码翻译，从而生成可由所述全连接神经网络单元识别的编码图像张量；将所述编码图像张量输入所述全连接神经网络单元进行推算，从而得出分类图像类别信息；其中，所述通过所述编码器单元对所述转化图像张量进行编码翻译，从而生成可由所述全连接神经网络单元识别的编码图像张量的步骤，具体包括：对所述转化图像张量分别乘以三个变换矩阵，每个所述转化图像张量对应生成一个查询向量q，一个键向量k，一个值向量v；将所述查询向量q与所述键向量k点乘，得到与所述转化图像张量数量匹配一致的打分值；对所述打分值进行尺度调整，得到尺度调整打分值；将所述尺度调整打分值使用softmax函数推算所述尺度调整打分值的归一化打分值，从而推算出归一化打分值；将所述归一化打分值与所述值向量v相乘，得到与所述转化图像张量数量匹配一致的乘积向量；将所有所述乘积向量进行求和，从而生成与所述转化图像张量数量匹配一致矩阵组成向量；将所述数个同法生成的矩阵组成向量进行排列得到组合矩阵，再乘以一个变换矩阵，从而生成编码矩阵；提取所述编码矩阵内第一列的类别张量进行提取，并记为编码图像张量。

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