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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利数据处理方法及装置、设备、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：CN114781513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210427732.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权数据处理方法及装置、设备、介质是由赵荣臻;吴臻志设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法及装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据处理方法及装置、设备、介质，该方法包括：将待处理数据输入目标神经网络中处理，得到待处理数据的处理结果，目标神经网络的至少一层卷积层为基于第一注意力机制的注意力卷积层，和或，目标神经网络的至少两级卷积层之间基于第二注意力机制进行特征融合，第一注意力机制包括针对特征的局部区域的自注意力机制，第二注意力机制包括不同尺度的输出特征之间针对输出特征的局部区域的注意力机制。根据本公开的实施例能够获得表达效果更好的特征，从而提高数据处理效果。

本发明授权数据处理方法及装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 将待处理数据输入目标神经网络中处理，得到所述待处理数据的处理结果，所述目标神经网络的至少一层卷积层为基于第一注意力机制的注意力卷积层，和或，所述目标神经网络的至少两级卷积层之间基于第二注意力机制进行特征融合，其中，所述第一注意力机制包括针对特征的局部区域的自注意力机制，所述第二注意力机制包括不同尺度的输出特征之间针对所述输出特征的局部区域的注意力机制； 所述待处理数据包括特征图，所述特征图包括多个像素，所述第一注意力机制用于针对所述像素在所述特征图的局部区域内进行自注意力机制处理，所述第二注意力机制用于根据不同尺度的输出特征中的像素之间在空间维度的关联关系进行特征融合；所述目标神经网络用于执行图像处理任务，所述待处理数据的处理结果包括图像处理结果； 所述目标神经网络包括注意力卷积层，所述将待处理数据输入目标神经网络中处理，得到所述待处理数据的处理结果，包括： 针对任一注意力卷积层，对所述注意力卷积层的输入数据进行线性变换，获得与所述输入数据对应的第一查询特征、第一键特征和第一值特征； 根据所述第一查询特征、所述第一键特征和所述第一值特征，确定与所述第一查询特征的多个目标特征点对应的第一注意力特征； 根据所述第一注意力特征和所述输入数据，确定与所述注意力卷积层对应的输出特征。

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