一种基于视觉特征约束的细粒度图像分类方法

本发明公开了一种基于视觉特征约束的细粒度图像分类方法。该方法包括如下步骤：利用CLIP方法的预训练视觉特征编码器提取图片的中间特征约束细粒度图像分类模型提取的中间特征；利用CLIP方法的预训练文本特征编码器提取的文本特征监督约束细粒度图像分类的提取的图片特征；利用CLIP方法的预训练视觉特征编码器获取训练图片的激活图，将其作为掩码对训练图片进行掩码处理后再获取掩码图片的视觉特征，将掩码图片特征与普通的视觉特征组合后再进行分类。本方法利用CLIP方法的图片和文本特征编码器帮助细粒度图像分类模型更好地提取细粒度图片的视觉特征，从而帮助提高细粒度图像分类模型的分类准确率。

《一种基于视觉特征约束的细粒度图像分类方法》是一发明专利，专利号为 2022108784346，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（湖州）提出申请，发明人为沈冯立;李福生;赵彦春，申请日期为2022-07-25，公开（公告）日期为2025-08-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、CLIP图像分类、语言图像处理、图像数据处理、人工智能、语言文本转图片、图片分类。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于视觉特征约束的细粒度图像分类方法。该方法包括如下步骤：利用CLIP方法的预训练视觉特征编码器提取图片的中间特征约束细粒度图像分类模型提取的中间特征；利用CLIP方法的预训练文本特征编码器提取的文本特征监督约束细粒度图像分类的提取的图片特征；利用CLIP方法的预训练视觉特征编码器获取训练图片的激活图，将其作为掩码对训练图片进行掩码处理后再获取掩码图片的视觉特征，将掩码图片特征与普通的视觉特征组合后再进行分类。本方法利用CLIP方法的图片和文本特征编码器帮助细粒度图像分类模型更好地提取细粒度图片的视觉特征，从而帮助提高细粒度图像分类模型的分类准确率。

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