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龙图腾网获悉江南大学;江苏磐智数云科技有限公司申请的专利一种基于可形变Top-k稀疏注意力的上采样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：CN120563313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511062981.7，技术领域涉及：G06T3/4023；该发明授权一种基于可形变Top-k稀疏注意力的上采样方法是由周浩杰;刘伟鸿;王宁;张超;高鹏;郭伟设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可形变Top-k稀疏注意力的上采样方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可形变Top‑k稀疏注意力的上采样方法，涉及计算机视觉与深度学习技术领域，该方法包括获取输入图像，提取输入图像的特征图；对特征图执行自适应形变邻域预测，得到形变采样坐标；基于形变采样坐标执行Top‑k稀疏注意力计算，生成上采样特征图。本发明计算冗余低、效率高，感知范围可自适应调整、场景适应性强，且特征聚焦精准、语义对齐充分，综合性能优异。

本发明授权一种基于可形变Top-k稀疏注意力的上采样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可形变Top‑k稀疏注意力的上采样方法，其特征在于，包括： S1：获取输入图像，提取所述输入图像的特征图； S2：对所述特征图执行自适应形变邻域预测，得到形变采样坐标，包括： 对所述特征图进行卷积映射得到查询特征； 将所述查询特征上采样至目标尺寸后通过偏移预测网络生成偏移张量； 基于所述偏移张量和可学习尺度参数计算形变采样坐标： ； 式中，为形变采样坐标，为基础采样网格，为偏移张量，为可学习尺度参数，为逐元素相乘； S3：基于所述形变采样坐标执行Top‑k稀疏注意力计算，生成上采样特征图，包括： 根据所述形变采样坐标对键特征、值特征进行双线性插值，得到变形键特征、变形值特征； 引入可学习温度参数，计算所述查询特征与所述变形键特征的相似度矩阵： ； 式中，为相似度矩阵，为查询特征，为变形键特征，为可学习温度参数； 基于所述相似度矩阵对每个位置的注意力响应执行Top‑k稀疏筛选，生成稀疏掩码并保留前𝑘个最重要的注意力项； 基于所述变形值特征、所述相似度矩阵及所述稀疏掩码并行计算𝑘条稀疏注意力路径的输出： ； 式中，为第稀疏注意力路径的输出，为稀疏掩码，为变形值特征，表示归一化操作； 通过可学习融合权重融合所述𝑘条稀疏注意力路径的输出，生成上采样特征图。

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