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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利基于交叉残差网络模型的图像识别方法、系统和存储介质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：CN114169494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111328758.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于交叉残差网络模型的图像识别方法、系统和存储介质是由梁军;邝小阳;余松森;杨欢;余嘉琳设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交叉残差网络模型的图像识别方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交叉残差网络模型的图像识别方法、系统和存储介质，可应用于卷积神经网络技术领域，本发明方法包括以下步骤：获取待识别图像；采用交叉残差网络模型对所述待识别图像进行识别，得到图像识别结果；其中，所述交叉残差网络模型包括：至少一个交叉残差模块，所述交叉残差模块包括若干个权重层和若干条跳跃连接线，所述权重层包括卷积层、批量归一化层和激活函数层，所述激活函数层设置于加法运算符的后面；每条所述跳跃连接线均跳跃至少一个所述权重层且所有所述跳跃连接线为交叉跳跃至少一个所述权重层。本发明无需通过深化和扩大卷积层来提高模型性能，即能提高图像识别结果的准确性。

本发明授权基于交叉残差网络模型的图像识别方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉残差网络模型的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别图像；采用交叉残差网络模型对所述待识别图像进行识别，得到图像识别结果；其中，所述交叉残差网络模型包括：至少一个交叉残差模块，所述交叉残差模块包括若干个权重层和若干条跳跃连接线，所述权重层包括卷积层、批量归一化层和激活函数层，所述激活函数层设置于加法运算符的后面；每条所述跳跃连接线均跳跃至少一个所述权重层且所有所述跳跃连接线为交叉跳跃至少一个所述权重层;其中，所述交叉残差模块包括Cross-Block或Cross-Bottleneck；当所述交叉残差模块为所述Cross-Block，所述交叉残差模块包括三个权重层和两条交叉的跳跃连接线，所述权重层的卷积层为3*3卷积层；当所述交叉残差模块为所述Cross-Bottleneck，所述交叉残差模块包括三个权重层和两条交叉的跳跃连接线或包括六个权重层和三条交叉的跳跃连接线，将包括三个权重层和两条交叉的跳跃连接线的交叉残差模块作为第三交叉残差模块，所述第三交叉残差模块包括两个1*1卷积层和一个3*3卷积层；两个1*1卷积层和一个3*3卷积层交替连接；包括六个权重层和三条交叉的跳跃连接线的交叉残差模块包括两个所述第三交叉残差模块；两个所述第三交叉残差模块顺序连接。

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