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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法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：CN114820545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210498392.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法是由魏建国;李梅;张宇;孔祥君;顾安康设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法，包括以下步骤：制作甲真菌病图像数据集；将对图像数据集输入到特征提取器，进行特征提取；分类器对特征进行整合；计算当前值与真实值之间的差值。本发明使用基于轻量注意力机制的特征提取器提取相关特征，将其输入改进分类器中进行分类，使用正则化损失函数来规范网络的输出预测。通过前向和反向传播机制学习识别甲真菌病图像中的有效特征，以实现甲真菌病初筛分类的自动判别。

本发明授权基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进残差网络的甲真菌病初筛检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）制作甲真菌病图像数据集；S2）将对步骤S1）获得的图像数据集输入到特征提取器，进行特征提取；S3）分类器对步骤S2）获得的特征进行整合：将步骤S2）中降维后的特征输入到改进分类器模块中，模块中的双重全连接层能够对多个局部特征进行整合，找到通道间的相关性，将特征向量映射到样本类别空间进行有效的分类；S4）计算当前值与真实值之间的差值：模型在训练样本的输入图像和相应的类别标签的基础上，通过前向和反向传播机制学习识别甲真菌病图像中的有效特征，使用正则化损失函数来规范网络的输出预测，优化模型的权重参数，提高甲真菌病分类的准确性；其中，步骤S2）中的具体步骤如下：S21）训练集中的数据依次流经网络中每一个卷积模块，输入图像先进入第1个卷积模块Block1；S22）再将特征送入4个卷积模块Block2、Block3、Block4和Block5；所述卷积模块Block2、Block3、Block4和Block5分别由3、4、6、3个轻量注意力残差块组成，其中，轻量注意力残差块是通过加入ECA模块实现的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300350 天津市津南区雅观路135号天津大学北洋园校区55号教学楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。