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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑图像分割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：CN116091770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310045185.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑图像分割方法是由穆维松;张馨心;张慧;徐子睿;邹彬设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于农业信息技术领域，特别涉及一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑分割方法，用于解决自然田间环境中复杂背景的葡萄叶片病斑分割问题。与之前单独考虑获取高分辨特征或语义信息的基于Transformer模型相比，跨分辨率Transformer模型同时考虑保留高分辨率特征和强大的语义信息。跨分辨率Transformer模型为“编码器‑解码器”结构，编码器由4个阶段组成，在第i个阶段中分布有i个并行连接的多分辨率Transformer块，呈金字塔形排布；解码器为汉堡包解码器。每个Transformer块包括大核挖掘注意力机制、多路径前馈网络和跨分辨率融合策略。最后通过汉堡包解码器以融合不同尺度分辨率的特征信息。

本发明授权一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨分辨率Transformer模型的葡萄叶病斑图像分割方法，其特征在于，跨分辨率Transformer模型为“编码器-解码器”结构，编码器由4个阶段组成，在第i个阶段中分布有i个并行连接的多分辨率Transformer块，呈金字塔形排布；解码器为汉堡包解码器； 多分辨率Transformer块的网络架构包括大核挖掘注意力机制、多路径前馈网络和跨分辨率融合策略； 所述大核挖掘注意力机制的卷积核大小设置为11×11，以扩大感受野，输入数据经过重叠特征嵌入和重塑后，传入大核挖掘注意力机制，通过哈达玛算子计算注意力机制的输出特征； 所述多路径前馈网络考虑了多层次语义挖掘的重要性，应用k×1和1×k的双分支卷积对和扩展比r来实现，其中，k的取值设置为3和5，r的取值设置为4，具体公式为： x3＝Conv3×1Conv1×3Linearxin x5＝Conv5×1Conv1×5Linearxin xout＝Catx3,x5+xin 其中LN归一化和激活层GELU被省略，xin表示从大核挖掘注意力机制中输出的特征，xout表示从多路径前馈网络输出的特征； 所述跨分辨率融合策略通过二进制循环构建一个静态的二维矩阵，并将语义信息通过上采样或下采样进行融合，低分辨率特征图分支的语义信息上采样至高分辨率特征图分支，以提取更大感受野的语义特征，高分辨率特征图被下采样至低分辨率特征图以保持更多的图像细节，从而实现对具有复杂背景的小目标病害的准确分割； 所述汉堡包解码器利用矩阵分解方法对全局空间信息进行建模，聚合最后三层的上下文信息，以融合不同尺度分辨率的特征信息。

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