一种基于CA-SwinT的层级图像分类方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于CA‑SwinT的层级图像分类方法及系统，属于人工智能技术领域。该方法包括：S1、获取原始图像，对所述原始图像进行预处理；S2、通过SwinT模块对图像进行特征提取；S3、利用双交叉关注机制，将提取的图像特征和分类标签信息进行充分融合，构建图像与层级标签间的精细映射；S4、根据S3的精细映射，通过标签生成模块生成相应的标签，并更新分类标签信息；S2包括：切片分块处理、线性嵌入处理、两级Swin模块处理、分块合并处理、两级Swin处理和线性嵌入处理。本发明可以从不同维度空间有效提取图像的丰富特征信息，更高效地识别图像的多层级标签。

《一种基于CA-SwinT的层级图像分类方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024115714811，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为苏静;朱佳怡;廖艳;梁健民;李用江;吴沂愉，申请日期为2024-11-06，公开（公告）日期为2025-10-31，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企。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CA‑SwinT的层级图像分类方法及系统，属于人工智能技术领域。该方法包括：S1、获取原始图像，对所述原始图像进行预处理；S2、通过SwinT模块对图像进行特征提取；S3、利用双交叉关注机制，将提取的图像特征和分类标签信息进行充分融合，构建图像与层级标签间的精细映射；S4、根据S3的精细映射，通过标签生成模块生成相应的标签，并更新分类标签信息；S2包括：切片分块处理、线性嵌入处理、两级Swin模块处理、分块合并处理、两级Swin处理和线性嵌入处理。本发明可以从不同维度空间有效提取图像的丰富特征信息，更高效地识别图像的多层级标签。

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