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龙图腾网获悉中山大学;中山大学深圳研究院;广州智慧城市发展研究院申请的专利一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法及系统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：CN114299281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111671429.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法及系统是由胡建国;张月;卢星宇;杨学彬;吴劲;段志奎设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法及系统，使用跨层注意力特征金字塔，首先通过对不同特征层进行自级、自上而下级、自下而上级这三种特征注意力交互方式，不仅有效地进行了远程语义信息交互，还捕获位于不同尺度的对象的非局部上下文，抑制无用的背景信息强调有用信息，将网络的计算资源更多地集中在对输出结果更重要的特征信息上；其次，对于三种交互方式输出的特征图，采用自适应特征融合的方法进行特征融合，它可以学习不同特征图之间的联系，搜索最优融合的操作。对于相同的基础网络和检测器，在通用图像检测数据集上的检测精度有一定程度的提升。

本发明授权一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨层注意力机制特征融合的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取输入的图像； S200，通过预训练好的基础网络对输入的图像进行特征提取； S300，在基础网络的各个阶段产生不同空间分辨率和通道数量的特征图； S400，使用跨层注意力特征金字塔网络来对基础网络各个阶段得到的特征图进行跨层融合； S500，在输出的多个特征图上分别进行目标的分类和回归，实现目标的检测； 在S400中，跨层注意力特征交互主要由三个部分组成：自级注意力模块、自上而下注意力模块、自下而上注意力模块； 自下而上注意力模块执行包括以下步骤： 选取2个特征图作为高层粗粒度特征图和低层细粒度特征图； 对低层细粒度特征图分别沿空间的两个维度x、y进行平均池化，得到两个张量和，其中x,y,C为图像大小和通道数； 将两个张量沿着通道维度进行拼接，形成张量,通过一个卷积层，将其下采样成，再通过归一化层和激活层得到最终的；其中，x1、y1、C为高层粗粒度特征图的图像大小和通道数； 将特征图进行拆分，得到两个张量和,将它们分别通过激活层，得到两个注意力权重张量； 最后将高层粗粒度特征图与两个注意力权重张量相乘，得到最终特征图； 在S400中，进行跨层融合的方法为： 经过跨层注意力特征交互后，对变换后的特征图进行重排分组，相同大小的特征图归为一组，将每组特征图分别输入到自适应融合模块中得到融合后特征图，进行后面的目标分类和回归；自适应融合模块的融合方法为： 令为尺度相同特征图上沿通道的在位置的特征向量，则融合后的第l层特征图为： 2 表示输出第l层特征图上沿通道的在位置的特征向量，、、是由基础网络自适应学习得到的各输入特征图的权重，、、为在通道间共享的标量变量，令且,有： 3 其中，使用作为控制参数的softmax函数定义、，使用1×1卷积层来分别计算的权重标量映射，因此可以通过标准的反向传播来学习。

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