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龙图腾网恭喜杰创智能科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的可变形卷积网络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：CN110197255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-15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：201910356575.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于深度学习的可变形卷积网络是由龙飞;胡建国;张海;招继恩;候邦恩设计研发完成，并于2019-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的可变形卷积网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的可变形卷积网络，包括可变形卷积模块和可变形的ROI池化层模块；所述可变形卷积模块将二维偏移量添加到标准卷积中的常规网格采样的位置，使得采样网格可以自由变形；偏移量是从其前面的映射特征中通过额外的卷积层得到；所述可变形的ROI池化层模块为池化层中每一个小分区位置添加一个偏移量，偏移量能从前面的特征映射和感兴趣区域中学习，从而为具有不同形状的目标实现自适应定位。本发明的两个新的模块可以代替现有主流的网络中的普通模块，并且可以通过标准的反向传播进行端到端的训练，从而产生可变形的卷积网络，在处理复杂目标情况时，大大提高了检测精度。

本发明授权一种基于深度学习的可变形卷积网络在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的可变形卷积网络的图像分类方法，其特征在于，可变形卷积网络包括可变形卷积模块和可变形的ROI池化层模块；所述可变形卷积模块将二维偏移量添加到标准卷积中的常规网格采样的位置，使得采样网格可以自由变形；偏移量是从其前面的映射特征中通过额外的卷积层得到；所述可变形的ROI池化层模块为池化层中每一个小分区位置添加一个偏移量，偏移量能从前面的特征映射和感兴趣区域中学习，从而为具有不同形状的图像目标实现自适应定位；所述可变形的ROI池化层模块将任意大小的输入矩形检测框转换成固定大小的特征，给予任意一个输入的映射特征,一个尺寸为的ROI矩形检测框以及左上角；ROI池化将ROI矩形检测框T划分为个小区域，其中为自由参数；并且输出一个的映射特征，对于第个小区域,有 ；其中，是第个小区域的像素点，且第个小区域贯穿的范围为： 以及；在可变形的ROI池化层中，偏移量被添加到空间小区域的位置当中，从而有 ；所述可变形的ROI池化层模块还包括：对的处理： ； ；对于可变形的ROI池化层，首先通过池化生成池化的映射特征，生成的映射特征通过全连接层生成标准化的偏移量，并随后通过元素级别的计算，利用检测框的宽和高转换为，具体为： ；这里的是通过预先设定好的标量，用来调节偏移量的大小；可变形ROI池化层通过卷积层，首先将每个图像目标类别的所有输入映射特征转换为个分数的映射；不需要对每个图像目标类别进行区分，这样的分数映射表示为,其中枚举检测框中每个小区域；在这些分数的映射上进行池化，对于第个小区域的输出值是通过对应于该小区域的一个映射特征求和所得。

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