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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模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：CN116246098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310041708.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模方法及装置是由徐嘉;戴大伟;兰丹凤;夏书银;王国胤设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模方法及装置；该方法包括：构建FFNL模块，FFNL模块包括FF子模块、RFF子模块和NL子模块；将FFNL模块嵌入到普通卷积网络的浅层阶段，得到基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型；获取训练数据并采用训练数据训练基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型，得到训练好的基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型；采用训练好的基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型对待分类数据处理，得到分类结果；本发明可帮助卷积神经网络建立基于特征块的非局部特征学习机制，从而获得更大的有效感受野和更好的性能。

本发明授权一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征块折叠的非局部性卷积建模方法，其特征在于，包括： S1：构建FFNL模块，FFNL模块包括FF子模块、RFF子模块和NL子模块； S2：将FFNL模块嵌入到普通卷积网络的浅层阶段，得到基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型；其中，基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型包括前段网络、FFNL模块和后段网络； S3：获取训练数据并采用训练数据训练基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型，得到训练好的基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型； S4：采用训练好的基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型对待分类数据处理，得到分类结果；基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型对待分类数据进行处理的过程包括： S41：基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型的前段网络对待分类数据进行特征提取，得到初级特征； S42：采用FFNL模块对初级特征进行特征提取，得到次级特征；采用FFNL模块对初级特征进行特征提取的过程包括： 采用FF子模块将初级特征在空间维度上划分为多个特征块；将多个特征块在通道维度上进行折叠，得到折叠特征；多个特征块在通道维度上进行折叠的规则为：将特征块按照横向空间维度、纵向空间维度、通道维度的排序优先级进行排序并根据排序进行折叠； 采用NL子模块对折叠特征进行特征学习，得到第一中间特征； 采用RFF子模块将第一中间特征的所有特征块恢复成与初级特征同相同的空间位置，得到第二中间特征； 将初级特征与第二中间特征相加，得到次级特征； S43：采用基于特征块折叠的非局部性卷积分类模型的后段网络对次级特征进行处理，得到分类结果。

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