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龙图腾网获悉四川中烟工业有限责任公司申请的专利自适应全局池化注意力方法、装置、电子设备及存储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：CN117036679B 。

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：202311019207.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权自适应全局池化注意力方法、装置、电子设备及存储介质是由卞长智;张婧;张宝;何泰岐;庞毅飞;李小霞;李有松;胡伟;王立春;罗飞;弓寅;范骏;李勇设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应全局池化注意力方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应全局池化注意力方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：通过并联全局特征提取模块对输入特征图进行全局平均池化和全局最大池化，以提取输入特征图的全局特征；将全局特征送入自适应学习模块，由自适应学习模块学习到优化后的全局池化特征；利用优化后的全局池化特征引导输入特征图以获得优化后的输出特征。本发明自适应全局池化注意力方法采用全局最大池化和全局平均池化相结合的方式，并引入自适应学习机制，动态调整全局最大特征和全局平均特征在引导输入时所占的权重大小。在考虑图像的整体特征分布的同时强调重要的局部特征，可提供更鲁棒的特征表示。能将注意力集中在对图像有重要影响的关键特征上。

本发明授权自适应全局池化注意力方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应全局池化注意力方法，其特征在于，包括： 步骤1，输入为图片，通过并联全局特征提取模块，对输入特征图的每个通道进行全局平均池化和全局最大池化，分别提取输入的平均特征和最大特征； 所述并联全局特征提取模块的数学模型表达式如1-4所示： 1； 2； 3； 4； 式中，za表示平均特征；zm表示最大特征，i=1,2,3，...，H；j=1,2,3，...，W；conv表示一维卷积；k=5表示卷积核的大小为5；H、W分别为输入特征图X中的高度和宽度；Ci,j表示输入特征图在i,j位置的特征值；OF表示整体特征，PF表示显著特征； 利用一维卷积分别对平均特征和最大特征进行跨通道交互处理，捕捉跨通道的相关性，将不同通道的信息整合起来，提供更全面和一致的特征表示；一维卷积跨通道处理后得到整体特征和显著特征； 步骤2：将所述整体特征和所述显著特征送入自适应学习模块，由自适应学习模块学习得到优化后的全局池化特征； 所述自适应学习模块包括：增强特征学习模块、差异特征学习模块和融合特征学习模块； 所述增强特征学习模块的表达式如5所示： 5； 利用增强特征算子α自动调节整体特征OF和显著特征PF之间的增强特征关系得到增强特征EF；α的取值范围在0到1之间，并且是可学习的，其值在每次反向传播的过程中更新； 所述差异特征学习模块的表达式如6所示： 6； 使用差异特征算子β自动调节整体特征OF和显著特征PF之间的差异特征关系得到差异特征DF；β的取值范围在0到1之间，并且是可学习的，其值在每次反向传播的过程中更新； 所述融合特征学习模块的表达式如7所示： 7； 使用融合特征算子γ自动调节增强特征EF和差异特征DF之间的融合特征关系得到融合特征FF；γ的取值范围在0到1之间，并且是可学习的，其值也是在每次反向传播的过程中更新； 步骤3：利用优化后的全局池化特征引导输入特征图以获得优化后的输出特征。

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