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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利基于全注意力网络结构搜索的图像分类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：CN115100459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210660061.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于全注意力网络结构搜索的图像分类方法是由周圆;王海洋;霍树伟设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全注意力网络结构搜索的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全注意力网络结构搜索的图像分类算法，首先设计一个阶段性搜索空间，网络的每个阶段选择不同的自注意力操作；然后使用自监督搜索方法进行搜索，更新网络内部权重参数和结构参数，当自监督搜索阶段完成时，保留结构参数，并使用它们作为监督搜索阶段的初始值；最后使用监督搜索方法进行搜索，更新网络内部权重参数和结构参数，根据结构参数得到最优的全注意力网络。本发明提出的搜索方法能够搜索出高性能的全注意力网络结构，同时保证所需的搜索效率。在图像分类任务上的实验结果表明，搜索出来的全注意力网络模型优于最先进的架构，同时大大减少了参数量。

本发明授权基于全注意力网络结构搜索的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全注意力网络结构搜索的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：设计一个阶段性搜索空间，在该空间中，网络的每个阶段选择不同的自注意力操作；所述阶段性搜索空间的网络结构中，第一层是一个固定的局部自注意力操作，最后两层是平均池化层和分类层，其余中间部分由五个阶段构成，在第二个阶段和第四个阶段中存在一个固定的池化操作，将特征图的空间尺寸减半，通道数加倍；每个阶段有三个可搜索层，对于每个可搜索层，需要从多个候选操作中选择出性能最优的操作；候选操作由7个自注意力操作组成，包括一个非局部自注意力操作和6个具有不同超参数的局部自注意力操作，局部自注意力操作的超参数包括空间范围和头部数量，其中空间范围选择3、5和7，头部数量选择4和8；综上所述，阶段性搜索空间包含15个可搜索层，每层从7个候选操作中进行选择，搜索空间包含了715个可能的结构；使用自监督搜索方法进行搜索，将图像输入到阶段性搜索空间的网络模型中，更新网络内部权重参数和结构参数，当自监督搜索阶段完成时，保留结构参数，并使用它们作为监督搜索阶段的初始值；使用监督搜索方法进行搜索，将图像输入到阶段性搜索空间的网络模型中，更新网络内部权重参数和结构参数，根据结构参数得到最优的全注意力网络。

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