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一种融合局部和全局信息的混合神经网络方法与系统

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专利号 2024103242398 专利名称 一种融合局部和全局信息的混合神经网络方法与系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0455 (2023.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01)
申请人 济南大学 申请地址 山东省济南市市中区南辛庄西路336号
发明人 李忠涛,李雅其,郭庆北,赵光龙,张玉璘 申请日期 2024-03-21
下证状态 未知 更新时间 2026-09-27 17:48:02
专利摘要 本发明提出了一种融合局部和全局信息的混合神经网络方法与系统,涉及计算机视觉领域。本发明设计局部大核卷积块(LLCB)和全局视觉Transformer块(GVTB)作为混合神经网络SUMMNet的主要构建块,LLCB引入大核卷积注意力(LKCA)来有效地捕获特征映射的局部特征;GVTB引入轻量级跨头自注意力(LCHSA)来增强注意力头部之间的交互,提取特征图的全局信息,并通过降低自注意K和V的维数来降低计算复杂度;LLCB和GVTB的协同使SUMMNet能够在不同的尺度上关注局部和全局信息,高效的进行图像处理。

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卖方 企业营业执照
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