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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备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：CN116740481B 。

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：202310765059.9，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备是由白磊;韩滔;欧阳万里设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备。所述方法将目标图像输入特征提取网络，提取到多个不同分辨率的第一特征；按照分辨率从低到高的次序，利用预设的选择性继承适配器从低分辨率的融合特征中提取并传递第二特征，并将第二特征与高分辨率的第一特征融合生成高分辨率的融合特征；其中，第二特征为低分辨率的融合特征中最具有鉴别性的特征区域；将最高分辨率下的融合特征作为目标特征，并根据目标特征进行目标计数。本申请实施例可以在每个分辨率下选择最具有鉴别性的特征区域进行特征学习，并从低分辨率向高分辨率逐步继承具有鉴别性的特征，可以有效解决尺度变化的问题。

本发明授权面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面向目标计数的选择性继承学习方法，其特征在于，所述方法包括： 将目标图像输入特征提取网络，提取到多个不同分辨率的第一特征； 按照分辨率从低到高的次序，利用预设的选择性继承适配器从低分辨率的融合特征中提取并传递第二特征，并将所述第二特征与高分辨率的第一特征融合生成高分辨率的融合特征； 将最高分辨率下的所述融合特征作为目标特征，并根据所述目标特征进行目标计数； 其中，最低分辨率的所述融合特征为最低分辨率的第一特征；所述选择性继承适配器设于相邻的所述第一特征之间；所述第二特征为所述低分辨率的融合特征中最具有鉴别性的特征区域； 所述选择性继承适配器包括尺度非自定义特征前向传播网络和软掩码生成器，所述利用预设的选择性继承适配器从低分辨率的融合特征中提取并传递第二特征，包括： 利用软掩码生成器处理所述低分辨率的融合特征，获得未聚合的特征，并利用所述未聚合的特征生成第一注意力映射图； 利用所述第一注意力映射图对所述低分辨率的融合特征解纠缠，得到所述第二特征。

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上海人工智能创新中心，其通讯地址为：200000 上海市徐汇区云锦路701号37、38层；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”。