买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别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：CN117173413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202311221334.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别方法是由颜卓;肖安岩;仲新宇;张笑聪;韩锋;王传云;刘翠微;金小君;张德园;孙恩岩;郭振洲;张维君;訾学博设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别方法，涉及计算机视觉与模式识别的技术领域。获取数据集，按照设定比例将数据集划分为训练集和测试集；对训练集和测试集进行预处理，并将训练集和测试集中的图片转化为张量；对训练集和测试集中的张量进行标准化；将标准化后的张量切分成若干个patch，并通过卷积将上述若干个patch进行下采样，之后经过一个faltten层得到输入向量；设计基于线性K值轻量化注意力机制；建立基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型；利用训练集对基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型进行训练；将测试集输入基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型，得到输出向量；将输出向量输入一个线性层，得到识别结果。

本发明授权一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性K值轻量化注意力机制的图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取数据集，将数据集中的图片按照类别分别存入文件夹并将文件夹名设为类别名，然后按照设定比例将数据集划分为训练集和测试集；所述数据集包括若干张图片； 步骤2：对训练集和测试集进行预处理，并将训练集和测试集中的图片转化为张量； 步骤3：对训练集和测试集中的张量进行标准化，得到标准化后的张量； 步骤4：将标准化后的张量切分成若干个patch，并通过卷积将上述若干个patch进行下采样，之后经过一个faltten层得到输入向量；所述卷积的卷积核大小与卷积步长均设为patch的维度； 步骤5：设计基于线性K值轻量化注意力机制； 所述基于线性K值轻量化注意力机制通过一个线性层将输入向量转化为键向量和值向量，键向量除以当前键向量维度的平方根后通过一个线性层得到一个注意力矩阵，而后在注意力矩阵中加入位置编码，将加入位置编码的注意力矩阵与值向量相乘得到输出向量； 所述键向量除以当前维度的平方根后通过一个线性层得到一个注意力矩阵的公式为： 其中，Atten为注意力矩阵；为键向量矩阵，n为键向量的数量，dk是键向量的维度；Linear表示线性变换； 所述将加入位置编码的注意力矩阵与值向量相乘得到输出向量的公式为： AtteX＝SoftmaxAtten**V2 其中，AtteX为输出向量；Atten*为加入位置编码的注意力矩阵；是值向量矩阵，dv是值向量的维度；Softmax表示Softmax函数； 步骤6：建立基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型； 步骤7：利用训练集对基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型进行训练，得到训练完成的基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型； 步骤8：将测试集输入基于线性K值轻量化注意力机制的Transformers模型，得到输出向量； 步骤9：将输出向量输入一个线性层，得到识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。