基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统

本发明公开了基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统，包括：获取原始神经网络模型作为SDA网络模块的主干分支，用于分层特征的提取；设计SDA网络模块的轻量化深度注意力分支，用于动态加权分层特征；堆叠多个SDA网络模块构成神经网络，即为基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达的神经网络方法；对自适应多尺度特征表达神经网络SDA‑Net进行参数优化，所得到的神经网络模型可用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务的主干。

《基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统》是一发明专利，专利号为 202211285533X，当前法律状态为已下证，由济南大学提出申请，发明人为郭庆北;刘圣勇;李忠涛;冯志全;徐涛;田京兰;杨晓晖，申请日期为2022-10-20，公开（公告）日期为2025-02-07，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/42 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、机器视觉、深度学习多尺度图像特征提取识别系统、深度视觉、注意力机制、图像特征、目标检测、智能视觉识别平台。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统，包括：获取原始神经网络模型作为SDA网络模块的主干分支，用于分层特征的提取；设计SDA网络模块的轻量化深度注意力分支，用于动态加权分层特征；堆叠多个SDA网络模块构成神经网络，即为基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达的神经网络方法；对自适应多尺度特征表达神经网络SDA‑Net进行参数优化，所得到的神经网络模型可用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务的主干。

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