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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法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：CN118196527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410373871.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法是由黄琳;覃曦;杨铁军设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法，其特征在于，包括：构建植物幼苗图像的数据集；基于所述数据集对预设的基于MFC神经网络架构搜索的模型进行训练，获取植物幼苗分类模型；基于所述植物幼苗分类模型，进行植物幼苗图像分类。本发明能够为植物幼苗图像分类自动设计有效的卷积神经网络模型，与近几年手工设计的分类模型相比，表现了其较好的竞争性以及先进性。

本发明授权基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于MFC神经网络架构搜索的植物幼苗图像分类方法，其特征在于，包括： 构建植物幼苗图像的数据集； 构建预设的基于MFC神经网络架构搜索的模型；包括： 构建初始搜索空间结构；其中，所述初始搜索空间结构包括：TransferCell网络、NormalCell网络、PoolingCell网络和DropoutCell网络； 利用控制器对所述初始搜索空间结构进行搜索，获取最佳搜索空间； 将所述最佳搜索空间进行堆叠，获取基于MFC神经网络架构搜索的模型； 所述TransferCell网络包括若干预训练候选子模型，每个所述预训练候选子模型均包括若干可搜索层若干不同共享层；其中，所述可搜索层设置于所述不同共享层的末尾，每个共享层均包括若干可搜索层； 所述TransferCell网络将不同预训练候选子模型的不同浅层作为权重迁移模块加入到搜索空间，以自动选择不同预训练候选子模型的不同层级的浅层； 所述NormalCell网络包括：若干预设第一Block块组成的多分支结构，其中，每个所述预设第一Block块包括2个OP候选操作模块和一个Combine连接候选项操作模块； 所述OP候选操作模块采用基于注意力机制的DSC子模块作为候选操作； 所述基于注意力机制的DSC子模块将DSC3×3以及DSC5×5的作为搜索空间的候选项，将SE、CBAM和CA作为注意力模块的候选项； 所述PoolingCell网络包括：预设第二Block块，其中，所述预设第二Block块包括2个MaxPooling候选操作模块和一个Combine连接候选项操作模块； 所述DropoutCell网络包括：若干具有独立丢弃率P的Dropout模块；所述DropoutCell网络利用控制器自适应的选择预设所述Dropout模块，通过投票机制来选出最佳的预测结果； 基于所述数据集对预设的基于MFC神经网络架构搜索的模型进行训练，获取植物幼苗分类模型； 基于所述植物幼苗分类模型，进行植物幼苗图像分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林理工大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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