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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计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：CN116310716B 。

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：202310168102.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计方法是由宋燕;曾入;马江涛设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计方法，包括：S1、构建具有等变性的主干网络，从输入图片中提取群等变的特征图；S2、使用全局平均池化和最大池化相结合的方式处理群等变的特征图，得到具有不变性的胶囊描述子；S3、使用群等变的空间注意力机制加强特征图中空间信息，得到群等变的胶囊姿态；S4、使用一种平均最大池化对胶囊姿态进行处理，方便使用语义分割任务验证胶囊姿态的等变性；S5、将胶囊描述子和姿态中的信息进行交互，提升网络在分类和分割任务中的性能。根据本发明，能提供可以数学证明的等变性，并且模型参数量较小，适用于输入图像会发生仿射变化的情况，可直接应用于实际中的分类和语义分割任务。

本发明授权一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间注意力的群等变胶囊网络的设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建具有等变性的主干网络，从输入图片中提取群等变的特征图；通过使用群卷积层、群等变BN层及群等变最大池化代替传统ResNet50中的卷积层、BN层及下采样层，使网络具有可证明的等变性； S2、使用全局平均池化和最大池化相结合的方式处理群等变的特征图，得到具有不变性的胶囊描述子；通过平均池化和最大池化相结合的方式获得具有不变性的胶囊描述子，使网络能够在输入图片发生仿射变化的情况下仍可以识别输入；通过胶囊描述子和姿态中的信息进行交互，描述子可以为姿态提供全局信息，姿态可以为描述子提供空间位置信息； S3、使用群等变的空间注意力机制加强特征图中空间信息，得到群等变的胶囊姿态；所述群等变的空间注意力机制通过在通道方向连接组特征，使注意力权重在每个群变换维度间共享，以在保持仿射变换等变性的同时减少计算开销； S4、使用一种平均最大池化对胶囊姿态进行处理，方便使用语义分割任务验证胶囊姿态的等变性；所述平均最大池化通过计算沿空间维度和通道维度的平均值，并利用最大值索引对群特征图进行下采样； S5、将胶囊描述子和姿态中的信息进行交互，提升网络在分类和分割任务中的性能； 对于分类和分割，SAGE-CapsNet的主干网络都是修改过的ResNet；SAGE-CapsNet包括一个初始的群卷积层、一个过渡层和一个最终的分类层； 与分类不同，用于分割的SAGE-CapsNet主干有四个阶段，用于分割的SAGE-CapsNet包括一个初始的群卷积层、三个过渡层及最终分类层。

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