图像分类模型构建方法、分类方法、装置、设备及储存介质

本申请涉及图像分类处理技术领域，尤其涉及一种图像分类模型构建方法、分类方法、装置、设备及储存介质，在CMT模型基础上：改进Patch Embedding模块，通过添加仿射变换和连续卷积块，提升模型对小数据集的泛化能力；改进CMT Block，通过并行局部特征提取模块，增强模型对局部特征的提取能力，将多头自注意力替换为交互注意力，提升模型的全局特征表达能力，将深度卷积和通道注意力集成到前馈神经网络中，使模型能够有效地捕获相邻特征；通过特征融合模块，将局部和全局特征融合到一起，丰富特征表示，增强模型在小数据集上的分类性能。显著提升模型的局部特征提取能力，提高模型对工业场景图像的分类准确率。