买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏龙源振华海洋工程有限公司;南京大学申请的专利基于深度自注意力变换网络的图像压缩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：CN114494472B 。

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：202111676530.4，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于深度自注意力变换网络的图像压缩方法是由曹春潼;施惠庆;陆明;马展设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度自注意力变换网络的图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度自注意力变换网络的图像压缩方法。该方法的具体步骤如下：S1，收集和整理规范的高清图像数据集，构建神经网络训练集、测试集和交叉验证集；S2，建立多层基于深度自注意力变换的神经网络，神经网络包括编码网络和解码网络，在编码网络和解码网络中均加入深度自注意力变换模块用于特征信息聚合；训练编码网络和解码网络；S3，将图像输入编码网络得到输出数据经过量化和熵编码得到压缩的码流；S4，通过与编码网络对称的解码网络重建恢复出压缩后的图像。本发明的图像压缩方法，与传统图像压缩方法BPG在大量测试图像上的同等比较中，可以在相同质量上平均节省20％左右的码率。

本发明授权基于深度自注意力变换网络的图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.基于深度自注意力变换网络的图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集和整理高清图像数据集，构建神经网络训练集、测试集和交叉验证集；S2，建立多层基于深度自注意力变换的神经网络，神经网络包括编码网络和解码网络，所述神经网络为对称结构，前N层作为神经网络的编码端，后N层包括中间层作为神经网络解码端，神经网络为不同码率点网络设置不同的特征通道数；在编码网络和解码网络中均加入自注意力变换模块用于特征信息聚合；训练编码网络和解码网络；所述编码网络首先采用卷积神经网络作为特征提取层，并进行特征采样，之后加入自注意力变换模块进行特征降采样，但最后一次特征降采样时不加入所述自注意力变换模块；所述自注意力变换模块通过将特征图分为N×N的块，计算块内像素相关性，对相关性较强的特征进行信息聚合，之后再引入窗口移动机制和卷积神经网络；S3，将图像输入编码网络得到输出数据，再经过量化和熵编码得到压缩的码流；S4，通过与编码网络对称的解码网络重建恢复出压缩后的图像。

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江苏龙源振华海洋工程有限公司;南京大学，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区胜利路7号龙源电力大厦；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”。