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龙图腾网获悉中邮通建设咨询有限公司申请的专利一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法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：CN116863240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310910529.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法是由王宇斌;卢智军;许杰;蔡杰;龚平设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法，包括以下步骤：首先进行源图像的Grad‑CAM显著图生成；其次依据源图像的Grad‑CAM显著图对源图像生成掩码,再依据源图像的掩码提取源图像的前景信息；采用Grad‑CAM方法生成显著图，将源图像提取的前景信息作为补丁，在目标图Grad‑CAM区域进行合成后生成图像。同时分别对增强图像中源图像区域和目标图像区域中的语义百分比图进行求和，作为增强图像中源图像和目标图像的新的语义标签比例，而非直接利用增强图像中源图像和目标图像的面积比。本发明提出的基于显著图引导的细粒度数据增强方法，可以通过Grad‑CAM显著图的引导，在源图像中选择前景用于生成增强图像，避免引入无效区域，并可以在一定程度上提升性能。

本发明授权一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显著图引导的细粒度数据增强方法，其特征在于：应用于细粒度图像分类的研究；通过基于显著图的引导选择源图像前景用于混合，避免引入无效区域；并且在利用Grad-CAM语义信息评估新生成混合图像的标签，减少标签噪声问题；所述方法包括以下步骤： 步骤一：输入源图像，采用轻量级方法Grad-CAM生成显著图； 步骤二：依据源图像的Grad-CAM显著图对源图像生成掩码； 步骤三：依据源图像的掩码提取源图像的前景信息； 步骤四：输入目标图像，采用轻量级方法Grad-CAM生成显著图； 步骤五：将源图像提取的前景信息作为补丁，在目标图Grad-CAM区域进行合成； 步骤六：计算最终的增强图像的新标签； 定位源图像及目标图像中具有语音含义的前景区域，以此为基础，通过源图像及目标图像显著语义信息替换实现数据增强；所设计的数据增强方法能定位前景信息实现数据多样化拓展，以此提升数据增强方法鲁棒性； 所述步骤一采用轻量级的Grad-CAM方法生成显著图可以表示为如下形式： 1 其中，Z为特征图的像素个数，表示第k个特征图的权重，yc表示类别c的得分梯度，为卷积层最后一层特征映射后第k个通道的特征图，表示中第i,j个特征点； 基于第k个特征图的对类别c的权重的Grad-CAM显著图表示如下： 2 其中，·表示在特征图维度上进行上采样以匹配输入图像大小的操作，表示源图像显著性图，ReLU为激活函数； 所述步骤二依据源图像的显著图生成掩码；对显著图进行阈值化处理，根据显著图中像素的强度来选择一个合适的阈值，生成二进制的掩码； 所述步骤三依据源图像的掩码提取源图像的前景信息； 对于源图像Is的显着图检测可以表示为： 3 其中，代表源图像Is的显著图，fGrad-CAM·代表Grad-CAM显著图生成模型；在显着图中搜索具有最大显著值的像素；M表示掩码矩阵，表示图像纬度的一种表示方法,可以通过以下公式找到： 4 其中，代表取的参数函数； 所述步骤四输入目标图像，采用轻量级Grad-CAM方法生成显著图： 5 其中，·表示在特征图维度上进行上采样以匹配输入图像大小的操作，表示第k个特征图的权重，表示目标图像第k个显著性图，Ak为最后一层卷积层的特征映射，T代表的是目标图像； 步骤五中将源图像提取的前景信息作为补丁，在目标图Grad-CAM区域进行合成； 两个图像的混合可以定义为： 6 其中，Imix表示混合图像，表示二进制掩码，⊙表示逐元素乘法,是目标图像； 所述步骤六中计算最终的增强图像的新标签； 首先，将已生成的Grad-CAM显著图归一化，通过以下方式计算图像的百分比图SPM： 7 其中代表的是类别c的Grad-CAM显著图； 增强图像标签中源图像和目标图像占比分别为： 8 其中，M为增强图像生成过程中的源图像补丁位置掩码，为增强图像标签中源图像的占比，为增强图像标签中目标图像的占比；最终，增强图像的标签为： 9 其中，为增强图像的标签，是目标图像的标签； 通过上述过程，为增强图像生成的标签信息可以更好地反映其内在的语义组成。

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