电子科技大学候少麒获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种自选择感受野块、图像处理方法及应用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:CN115273141B 。
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:202210786208.5,技术领域涉及:G06V40/10;该发明授权一种自选择感受野块、图像处理方法及应用是由候少麒;殷光强;王治国;王志铭;毛俊怡设计研发完成,并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种自选择感受野块、图像处理方法及应用在说明书摘要公布了:本发明公开了一种自选择感受野块、图像处理方法及应用,其中,自选择感受野块包括图像输入模块、挤压模块、金字塔卷积组、加权融合模块、激励模块和图像输出模块。图像处理方法主要是基于自选择感受野块实现图像的处理,应用主要是将自选择感受野块应用于神经网络模型中。本发明借助多个不同尺度空洞卷积的优势设计了金字塔卷积组,用以获取图像中由局部到全局的不同级别的语义信息,并通过自适应加权融合的方式让模型根据任务自主选择所需要的感受野大小,能够对目标场景充分理解及显著控制计算量和参数量,有效解决了现有模型不能有效兼顾局部性和全局性、难以对场景信息充分理解、以及计算量和参数量大的技术问题。
本发明授权一种自选择感受野块、图像处理方法及应用在权利要求书中公布了:1.一种自选择感受野块,该自选择感受野块为即插即用的特征增强模块,其特征在于:包括图像输入模块、挤压模块、金字塔卷积组、加权融合模块、激励模块和图像输出模块,金字塔卷积组包括多个并行的卷积支路,其中, 图像输入模块用于输入待处理特征图; 挤压模块用于将压缩待处理特征图的通道数; 金字塔卷积组分别通过卷积支路对压缩后的待处理特征图进行处理,每一卷积支路先编码图像的空间信息,得到维度与输入相同的中间特征图,再在局部感受野中将空间和通道信息融合在一起,并得到增强特征图; 加权融合模块用于分别结合权重因子对各卷积支路输出的增强特征图进行自适应加权融合,并得到具有高细粒度表征能力的融合特征图; 激励模块用于将融合特征图的通道数还原,并得到还原特征图; 图像输出模块用于将还原特征图与待处理特征图进行逐元素相加,得到兼顾高级语义信息和原始细节信息的最终输出特征图; 所述金字塔卷积组包括四个并行的卷积支路,每个卷积支路均使用内核大小为3×3的空洞卷积层,且各个卷积支路的空洞率rate均不同;其中,每个卷积支路先使用内核为3、Groups=C的空洞卷积层编码图像的空间信息,C表示待处理特征图的通道数,编码完成后得到维度与输入相同的中间特征图,再将内核为1、Groups=1的卷积层应用于中间特征图,在局部感受野中将空间和通道信息融合在一起得到增强特征图。
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