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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利数据识别、模型构建与训练、特征提取方法、系统及设备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：CN112446459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：201910801297.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权数据识别、模型构建与训练、特征提取方法、系统及设备是由陈鹤森;林铭;孙修宇;李昊;金榕设计研发完成，并于2019-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据识别、模型构建与训练、特征提取方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种数据识别、模型构建与训练、特征提取方法、系统及设备。其中，方法包括：获取待处理数据；将待处理数据输入训练好的神经网络模型，获得识别结果；神经网络模型中包括序列；序列中包括第一网络块和位于第一网络块之后的至少一个第二网络块；神经网络模型用于：获取第一网络块对应的组数；按照组数，对第一网络块输出的多个特征图进行划分，得到多个特征图组；将多个特征图组分别分配给所述至少一个第二网络块中相应网络块，以作为相应网络块输入的组成部分；组数与所述至少一个第二网络块的数量相关。本申请实施例提供的技术方案能够提高网络设计的灵活性，还可根据每个特征提取阶段的特点来灵活设计，以提高预测精度。

本发明授权数据识别、模型构建与训练、特征提取方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种数据识别方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据，所述待处理数据包括待处理图像、待处理视频或待处理音频； 将所述待处理数据输入训练好的神经网络模型，获得识别结果； 其中，所述神经网络模型中包括序列；所述序列中包括第一网络块和位于所述第一网络块之后的至少一个第二网络块；所述神经网络模型包括第一特征提取阶段和位于所述第一特征提取阶段之后的第二特征提取阶段；所述神经网络模型用于：获取所述第一网络块对应的组数；按照所述组数，对所述第一网络块输出的多个特征图进行划分，得到多个特征图组；将所述多个特征图组分别分配给所述至少一个第二网络块中相应网络块，以作为相应网络块输入的组成部分；当所述序列位于所述第一特征提取阶段时，所述至少一个第二网络块从所述多个特征图中分配到的特征图数量均相等；当所述序列位于所述第二特征提取阶段时，所述至少一个第二网络块中，排序在前的第二网络块从所述多个特征图中分配到的特征图数量大于排序在后的第二网络块从所述多个特征图中分配到的特征图数量；所述组数与所述至少一个第二网络块的数量相关。

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