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龙图腾网恭喜通号通信信息集团有限公司申请的专利卷积神经网络中自适应特征融合方法及系统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：CN114092760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111310425.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权卷积神经网络中自适应特征融合方法及系统是由刘阳;孔祥斌;李洪研;沈志忠;李洁;王雪嵩;马黎文;陈树骏设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络中自适应特征融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种卷积神经网络中自适应特征融合方法及系统，其包括：获取当前特征融合层的各个尺度的特征的权重系数；对所述当前特征融合层的各个尺度的所述特征的所述权重系数进行激活和归一化；在所述当前特征融合层对各个尺度的所述特征进行加权融合，并将加权融合后的结果进行拼接，得到自适应特征融合结果，完成卷积神经网络中自适应特征融合，提高检测精度。本发明在提高了特征融合的对于不同训练目标的适应和收敛性，以及深度学习算法的整体精度的同时，能有效节省人力、物力和时间成本。本发明可以广泛在目标检测、跟踪、语义分割等人工智能技术领域中。

本发明授权卷积神经网络中自适应特征融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络中自适应特征融合方法，用于目标检测、跟踪、语义分割，其特征在于，包括：获取当前特征融合层的各个尺度的特征的权重系数；对所述当前特征融合层的各个尺度的所述特征的所述权重系数进行激活和归一化；在所述当前特征融合层对各个尺度的所述特征进行加权融合，并将加权融合后的结果进行拼接，得到自适应特征融合结果，完成卷积神经网络中自适应特征融合，提高检测精度；所述在所述当前特征融合层对各个尺度的所述特征进行加权融合，包括：在当前特征融合层的卷积图上任意像素位置处分别将每个尺度的特征与其他尺度的特征进行加权融合；获取当前取特征融合层卷积图上全部像素位置处，每个尺度的特征与其他尺度的特征进行加权融合的结果；所述在当前特征融合层的卷积图上任意像素位置处分别将每个尺度的特征与其他尺度的特征进行加权融合，包括：如果第m个尺度的特征在特征融合层l的卷积图像素i,j位置处的归一化权重系数αl,m,ij大于或等于全部M个不同尺度的特征的归一化权重系数的均值1M，则在i,j位置处的该尺度的特征与其他尺度的特征加权融合后的结果等于其自身。

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