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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京字跳網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型、目標(biāo)識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118628823B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410797020.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型、目標(biāo)識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備是由周依夢(mèng);郭明宇;冉蛟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型、目標(biāo)識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開提供一種基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型，包括：圖像特征抽取網(wǎng)絡(luò)，包括：由多級(jí)注意力模塊堆疊而成的編碼器，用于基于輸入的待識(shí)別圖像輸出由所述多級(jí)注意力模塊提取的多個(gè)圖像塊令牌PatchToken序列；特征融合網(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個(gè)圖像塊令牌序列進(jìn)行融合，得到融合后的目標(biāo)圖像塊令牌序列；以及至少一個(gè)卷積分類頭網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像塊令牌序列進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，得到所述待識(shí)別圖像中至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的識(shí)別結(jié)果。基于上述基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型，本公開還提供了目標(biāo)識(shí)別方法以及相關(guān)設(shè)備。

本發(fā)明授權(quán)基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型、目標(biāo)識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型，包括： 圖像特征抽取網(wǎng)絡(luò)，包括：由多級(jí)注意力模塊堆疊而成的編碼器，用于基于輸入的待識(shí)別圖像輸出由所述多級(jí)注意力模塊提取的多個(gè)圖像塊令牌PatchToken序列； 特征融合網(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個(gè)圖像塊令牌序列進(jìn)行融合，得到融合后的目標(biāo)圖像塊令牌序列；以及 至少一個(gè)卷積分類頭網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像塊令牌序列進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，得到所述待識(shí)別圖像中至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的識(shí)別結(jié)果；其中， 所述卷積分類頭網(wǎng)絡(luò)包括：由多個(gè)卷積模塊堆疊而成的分類網(wǎng)絡(luò)以及全連接層；所述卷積模塊為殘差塊；或者，所述卷積模塊為密集塊。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京字跳網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，其通訊地址為：100190 北京市海淀區(qū)紫金數(shù)碼園4號(hào)樓2層0207；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。