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龍圖騰網恭喜杰創智能科技股份有限公司申請的專利一種基于深度學習的可變形卷積網絡獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN110197255B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910356575.X，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種基于深度學習的可變形卷積網絡是由龍飛;胡建國;張海;招繼恩;候邦恩設計研發完成，并于2019-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的可變形卷積網絡在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的可變形卷積網絡，包括可變形卷積模塊和可變形的ROI池化層模塊；所述可變形卷積模塊將二維偏移量添加到標準卷積中的常規網格采樣的位置，使得采樣網格可以自由變形；偏移量是從其前面的映射特征中通過額外的卷積層得到；所述可變形的ROI池化層模塊為池化層中每一個小分區位置添加一個偏移量，偏移量能從前面的特征映射和感興趣區域中學習，從而為具有不同形狀的目標實現自適應定位。本發明的兩個新的模塊可以代替現有主流的網絡中的普通模塊，并且可以通過標準的反向傳播進行端到端的訓練，從而產生可變形的卷積網絡，在處理復雜目標情況時，大大提高了檢測精度。

本發明授權一種基于深度學習的可變形卷積網絡在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的可變形卷積網絡的圖像分類方法，其特征在于，可變形卷積網絡包括可變形卷積模塊和可變形的ROI池化層模塊；所述可變形卷積模塊將二維偏移量添加到標準卷積中的常規網格采樣的位置，使得采樣網格可以自由變形；偏移量是從其前面的映射特征中通過額外的卷積層得到；所述可變形的ROI池化層模塊為池化層中每一個小分區位置添加一個偏移量，偏移量能從前面的特征映射和感興趣區域中學習，從而為具有不同形狀的圖像目標實現自適應定位；所述可變形的ROI池化層模塊將任意大小的輸入矩形檢測框轉換成固定大小的特征，給予任意一個輸入的映射特征,一個尺寸為的ROI矩形檢測框以及左上角；ROI池化將ROI矩形檢測框T劃分為個小區域，其中為自由參數；并且輸出一個的映射特征，對于第個小區域,有 ；其中，是第個小區域的像素點，且第個小區域貫穿的范圍為： 以及；在可變形的ROI池化層中，偏移量被添加到空間小區域的位置當中，從而有 ；所述可變形的ROI池化層模塊還包括：對的處理： ； ；對于可變形的ROI池化層，首先通過池化生成池化的映射特征，生成的映射特征通過全連接層生成標準化的偏移量，并隨后通過元素級別的計算，利用檢測框的寬和高轉換為，具體為： ；這里的是通過預先設定好的標量，用來調節偏移量的大小；可變形ROI池化層通過卷積層，首先將每個圖像目標類別的所有輸入映射特征轉換為個分數的映射；不需要對每個圖像目標類別進行區分，這樣的分數映射表示為,其中枚舉檢測框中每個小區域；在這些分數的映射上進行池化，對于第個小區域的輸出值是通過對應于該小區域的一個映射特征求和所得。

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