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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种多尺度空间特征增强方法及装置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：CN116246064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211569881.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种多尺度空间特征增强方法及装置是由高文;陈杰;田永鸿;徐凡;耿睿哲设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度空间特征增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种多尺度空间特征增强方法及装置，所述方法包括：对待分割病理图像进行处理，得到目标病理图像；将所述目标病理图像输入图像特征提取网络，提取所述目标病理图像中的不同尺度的特征，得到不同尺度层级的特征图像；将不同尺度层级的所述特征图像输入自注意力机制，进行空间特征增强处理，得到最终特征图；将所述最终特征图输入基于两阶段检测器的基线模型，生成分割结果。本发明通过将不同尺度层级的所述特征图像输入自注意力机制，进行空间特征增强处理，提取到了信息更丰富的特征图，可以更好地对图像上的目标进行识别和定位，避免了仅依赖于最后一个特征图上的像素，提高了分割精度。

本发明授权一种多尺度空间特征增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多尺度空间特征增强方法，其特征在于，包括： 对待分割病理图像进行处理，得到目标病理图像； 将所述目标病理图像输入图像特征提取网络，提取所述目标病理图像中的不同尺度的特征，得到不同尺度层级的特征图像； 将不同尺度层级的所述特征图像输入自注意力机制，进行空间特征增强处理，得到最终特征图； 将所述最终特征图输入基于两阶段检测器的基线模型，生成分割结果； 所述将不同尺度层级的所述特征图像输入自注意力机制，进行空间特征增强处理，得到最终特征图，包括： 根据各个不同尺度层级的特征图像构建特征金字塔结构； 获取所述特征金字塔结构中的高层次特征图和低层次特征图； 将所述低层次特征图转换映射为第一特征图和第二特征图，将所述高层次特征图映射为第三特征图； 通过所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图将所述低层次特征图上的粗粒度信息合并至所述高层次特征图，得到最终特征图； 通过所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图将所述低层次特征图上的粗粒度信息合并至所述高层次特征图，得到最终特征图，包括： 将所述第二特征图输入一个全局平均池化层，得到权重； 将所述权重和所述第三特征图进行逐像素的相乘，得到加权信息； 将所述第一特征图通过步长不同的卷积层，得到低尺度特征图； 将所述加权信息和所述低尺度特征图进行逐像素相加，并通过自注意力机制处理，得到最终特征图； 将所述最终特征图输入基于两阶段检测器的基线模型，生成分割结果，包括： 将所述最终特征图和属于前景的区域候选框输入感兴趣区域Align层，将所述区域候选框映射到所述最终特征图上，得到区域特征图； 将不同大小的区域特征图缩放到预设统一大小，得到目标区域特征图；将所述目标区域特征图输入维度为1024的两个全卷层，并通过一个激活层进行感兴趣区域的类别预测，同时进行边界框回归，得到检测框的位置坐标； 将所述目标区域特征图输入具有4层卷积层的特征金字塔网络，根据所述检测框的位置坐标，对所述目标区域特征图进行两倍上采样，并进行实例掩码的预测处理，得到分割结果。

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