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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种具有稀疏性的多阶段图像描述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：CN116935386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310934494.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种具有稀疏性的多阶段图像描述装置是由杨小宝;杨洋;贺子青;宋博辉设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有稀疏性的多阶段图像描述装置在说明书摘要公布了：一种具有稀疏性的多阶段图像描述装置，包括：用于采用卷积神经网络对待描述的图像进行初步特征提取，获得该待描述的图像的第一特征信息的装置；用于将所述第一特征信息输入基于Transformer的具有稀疏性的多阶段特征增强网络，得到包含全局信息和语义信息的待描述图像的第二特征信息的装置；用于将所述第二特征信息输入由Transformer和最大值输出模块组成的解码器中，得到待描述图像的文字表示的装置。所述装置能够提高对细节视觉信息的表征，突出重要物体，同时生成更高质量的句子。

本发明授权一种具有稀疏性的多阶段图像描述装置在权利要求书中公布了：1.一种具有稀疏性的多阶段图像描述装置，包括： 用于采用卷积神经网络对待描述的图像进行初步特征提取，获得该待描述的图像的第一特征信息的装置； 用于将所述第一特征信息输入基于Transformer的具有稀疏性的多阶段特征增强网络，得到包含全局信息和语义信息的待描述图像的第二特征信息的装置； 用于将所述第二特征信息输入由Transformer和最大值输出模块组成的解码器中，得到待描述图像的文字表示的装置； 其中，所述基于Transformer的多阶段特征增强网络包括多尺度特征融合模块和由二次注意力组成的二次注意力去噪模块S4； 所述二次注意力具体是指：按照自注意力计算相似度的方式进行第一次归一化后，得到相似度矩阵；根据所述相似度矩阵中的元素的数值大小进行排序，选择数值最高的元素并丢弃一部分数值低的元素；进行第二次归一化操作，得到的二次相似度矩阵与V矩阵相乘，获得最终的输出结果； 所述最大值输出模块包括： 用于将解码层Transformer的每一层输出按照单词表的长度进行线性映射的装置； 用于使用函数作用于上述映射结果，得到三层Transformer对应的三个最大的预测分数值的装置； 用于从所述三个预测分数值中选择数值最大的，并且将其所对应的单词作为预测单词的装置。

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