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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种轻量化窗口金字塔网络模型及其应用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：CN116245144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310138040.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种轻量化窗口金字塔网络模型及其应用是由周全;莫玉玮;江晨风;倪英豪;樊亚文;康彬;张索非;吴晓富设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化窗口金字塔网络模型及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，具体地说，是一种轻量化窗口金字塔网络模型及其应用，包括Patchembedding、Patchmerging以及Transformerblock。Patchembedding模块对输入图片进行平均划分，将得到的每个区块作为一个向量进行后续的注意力计算。Patchmerging模块对输入特征图进行下采样，使得网络能够进行不同尺度的特征计算，从而得到多张不同分辨率大小的特征图。Transformerblock首先对输入特征图进行不同大小的窗口注意力计算，使得网络能够关注不同尺度的特征，然后对这些特征进行轻量化注意力计算，使得不同窗口内部的信息实现交互，最后使用线性层对这些特征进行融合。本发明提出的网络架构实现了性能与效率之间的最佳平衡。

本发明授权一种轻量化窗口金字塔网络模型及其应用在权利要求书中公布了：1.一种构建轻量化窗口金字塔网络模型的方法，其特征在于，由三个基本模块组成：Patchembedding、Patchmerging和Transformerblock；所述Patchembedding模块将输入图片中每4×4个像素映射为一条特征，而7×7的卷积核极大程度保留了Patch之间相邻的信息；所述Patchmerging模块对输入特征图进行2倍下采样，以得到不同尺度的特征图；所述Transformerblock对输入的特征图首先进行不同大小的窗口注意力计算，构建出具有不同尺度的局部特征，然后利用所提出的下采样注意力模块，使这些局部特征之间进行信息交互，最终得到具有全局信息的特征图，所述Patchembedding模块由卷积层和归一化层组成，所述卷积层由64个大小为7×7，步长为4的卷积核构成，可将输入图片的分辨率降为原来的14，通道数变为64，所述归一化层采用Layernormalization，在通道维度上对输入特征进行归一化操作。

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