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龙图腾网获悉苏州涟漪信息科技有限公司申请的专利神经网络的图像特征处理方法、装置、设备和介质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：CN115994913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111204094.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权神经网络的图像特征处理方法、装置、设备和介质是由肖峰;吴天鹏;林坚;刘晓稳设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的图像特征处理方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开涉及神经网络的图像特征处理方法、装置、设备和介质。方法包括：将原始图像输入至预先训练的神经网络的全卷积网络中，并输出第一特征图像；通过图像分割方法切割第一特征图像并生成第一特征图像序列；将第一特征图像序列通过预先训练的神经网络的空间金字塔池化层中，通过空间金字塔池化层进行池化处理，得到固定维度的第一特征序列；将第一特征序列输入至预先训练的神经网络的Transformer中，通过Transformer输出处理结果。采用本方法可以支持任意尺寸输入图像输入神经网络中，而且无需对原始图像进行调整尺寸等操作，保留了图像原始数据和图像细节信息，能够使得输出结果更准确。

本发明授权神经网络的图像特征处理方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的图像特征处理方法，其特征在于，所述方法包括： 将原始图像输入至预先训练的神经网络的全卷积网络中，输出第一特征图像，所述预先训练的神经网络包括：将训练图像输入至神经网络，依次通过所述神经网络的全卷积网络、空间金字塔池化层、Transformer进行处理，输出所述训练图像的处理结果，所述训练图像中至少包括一张图像；通过损失函数计算所述训练图像的处理结果的损失值；在所述损失值小于等于预设的损失阈值的情况下，得到预先训练的神经网络； 通过图像分割方法切割所述第一特征图像，生成第一特征图像序列； 将所述第一特征图像序列输入预先训练的神经网络的空间金字塔池化层中，通过所述空间金字塔池化层进行池化处理，得到固定维度的第一特征序列；所述池化处理，包括：通过所述空间金字塔池化层进行第一尺度池化处理，计算第一尺度的第一平均值，将所述第一平均值作为第一尺度池化特征；通过所述空间金字塔池化层进行第二尺度池化处理，计算第二尺度的第二平均值，将所述第二平均值作为第二尺度池化特征；利用所述第一尺度池化特征和所述第二尺度池化特征进行计算特征序列的维度； 将所述第一特征序列输入至预先训练的神经网络的Transformer中，通过所述Transformer输出处理结果。

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