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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种逐通道空间注意力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：CN119962586B 。

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：202411863707.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种逐通道空间注意力方法是由周国清;易飞明;徐嘉盛;吴蒋盈;覃天鹰;秦国富;高二涛;陆妍玲;周祥设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种逐通道空间注意力方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种逐通道空间注意力方法，包括以下四个步骤：S1根据步长将卷积神经网络任意层的输出特征图在空间维度上划分为多个子张量；S2通过平均池化、1D卷积和Sigmoid激活函数，分别计算每个通道的空间注意力权重；S3利用步骤S2获得的空间注意力权重与步骤S1中的每个子张量逐元素相乘，得到调整后的子张量；S4对步骤S1中的分割过程执行逆操作，将调整后的子张量拼接成与输入相同的形状，得到逐通道空间注意力CbCSA输出。本发明提供的逐通道空间注意力方法能够以通道为单位精确获取卷积神经网络任意一层特征图的空间注意力权重，弥补现有空间注意力方法在单个通道级别上全局空间注意力建模能力不足的缺陷。

本发明授权一种逐通道空间注意力方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像分类的逐通道空间注意力方法，其特征在于，包括如下步骤：以遥感影像数据集为数据集，构建用于分类的神经网络，对于卷积神经网络模型设其每一层的输出特征图为， S1:根据步长大小将特征图在空间维度上分割为多个子张量；所述的步骤S1具体包括： S11：对于任意给定的特征图在高度和宽度方向上以步长对其进行分割，从而获得多个局部特征块张量,设和分别表示高度和宽度方向上的切分索引，则第个张量的公式为： ； 其中，，分别表示特征图在通道、高度和宽度上的元素索引； S2:使用平均池化、1D卷积和sigmoid激活函数单独获取特征图中每一个通道的空间注意力权重；所述的步骤S2具体包括： S21:在执行S1时并行地对特征图采用窗口大小为、步长为的平均池化操作获得特征描述符，其中 ； 这里的和分别用于补偿高度或宽度不能被整除时的尺寸偏差，表示取余运算；每个池化结果元素可表示为： ； 其中，分别表示当前池化窗口在和方向的实际尺寸,表示窗口内元素总数，分别表示特征图在通道、高度和宽度上的元素索引； S22:在通道方向上对进行切分生成每个通道的特征张量： S23:通过reshape函数将重塑为： ； S24:通过卷积核大小为的1D卷积和sigmoid激活函数对执行卷积和激活得到： ； 其中表示卷积核大小为的1D卷积，表示sigmoid激活函数； S25:通过reshape函数将重塑为： ； S26:沿着通道维度将拼接得到： ； S27:在空间维度上以步长1对进行分割得到每个大小为的张量： ； 其中表示张量在通道、高度和宽度方维度上的元素索引； S3:使用S2获得的空间注意力权重与S1中的每个子张量执行元素积操作得到调整后的子张量； S4:执行S1中的逆操作将拼接成与输入一样的形状得到逐通道空间注意力CbCSA的输出； S5:该方法是一种即插即用的方法，放置在骨干模型的每个模块的结束位置。

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