多层次信息融合的细粒度图像分类方法及电子设备

本发明实施例提供了一种多层次信息融合的细粒度图像分类方法及电子设备，方法包括：获取待进行分类的图像，将图像输入到训练后的细粒度分类模型，获取分类结果；细粒度分类模型包括：至少五个阶段的主干网络，且每一阶段包括多个堆叠的卷积块；主干网络的各阶段依序连接；模型处理过程包括：针对第n个阶段输出的特征图经由注意力机制进行处理，得到加权特征图，将特征图和加权特征图进行聚类处理以及分类预测，获得第n阶段输出的预测概率；选择至少两个阶段的预测概率进行组合，得到最终分类结果，n小于等于主干网络的阶段最高值。上述方法解决了现有技术中无法满足细粒度图像分类处理的高分辨率和高复杂性需求的问题。