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龙图腾网获悉华侨大学;厦门松霖科技股份有限公司申请的专利基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法及系统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：CN120298408B 。

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：202510780518.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法及系统是由朱鹏飞;卢伟;陈志达;蔡磊;朱建清;曾焕强;陈婧;施一帆;龚鑫荣设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：通过分层随机抽样划分数据集并进行数据增强，构建基于YOLOv11的粉刺检测网络模型，模型包括主干网络、代理动态混合归一化模块和Neck模块，主干网络提取多尺度特征，代理动态混合归一化模块结合实例归一化与批次归一化动态加权融合实现特征优化，Neck模块对归一化特征进行跨尺度融合提升空间表达与语义一致性，通过损失函数驱动的前向传播与反向传播完成模型训练，并利用训练完成的模型对测试集进行粉刺目标预测输出检测结果。本发明通过引入代理动态混合归一化模块与多尺度特征融合，提升了粉刺检测的精度与模型对复杂皮肤条件下目标的鲁棒性。

本发明授权基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于代理动态混合归一化的粉刺检测方法，其特征在于，包括： S1，通过分层随机抽样将人脸粉刺数据集划分为训练集和测试集； S2，对训练集和测试集中的人脸粉刺数据均进行数据增强处理，获得数据增强后的训练集和测试集； S3，基于YOLOv11模型构建粉刺检测网络模型，所述粉刺检测网络模型包括主干网络、代理动态混合归一化模块和Neck模块； S4，将数据增强后的训练集中的人脸粉刺数据输入粉刺检测网络模型，主干网络对训练集中的人脸粉刺数据进行特征提取，获得训练集中的人脸粉刺数据特征，代理动态混合归一化模块对人脸粉刺数据特征进行归一化处理，获得归一化的脸粉刺数据特征，Neck模块对归一化的人脸粉刺数据特征进行融合，获得融合后的人脸粉刺数据特征，基于损失函数对融合后的人脸粉刺数据特征进行前向传播和反向传播训练，获得训练完成的粉刺检测网络模型； 所述主干网络包括初始卷积层、残差结构和第一跨阶段部分连接单元； 通过初始卷积层对数据增强后的训练集中的人脸粉刺数据图像进行特征提取，通过残差结构对提取到的人脸粉刺数据特征进行数据增强，获得增强的人脸粉刺数据特征，通过第一跨阶段部分连接单元对增强的人脸粉刺数据特征进行特征编码，以提取包含不同语义层次和空间分辨率的人脸粉刺数据特征用于表征粉刺在边缘、纹理和颜色的局部差异性和语义信息，最终获得不同尺度的特征图Pk； 所述代理动态混合归一化模块包括双分支权重网络和归一化计算单元； 所述双分支权重网络用于接收来自主干网络的不同尺度的特征图Pk，通过代理注意力机制计算不同尺度的特征图Pk之间的特征相关性，基于计算得到的特征相关性通过实例归一化函数获取第一动态权重，通过批次归一化函数获取第二动态权重W2；第一动态权重和第二动态权重的计算公式如下： W1＝IN[AttentionQ,A,K,V,Pk]； W2＝BN[AttentionQ,A,K,V,Pk]； 其中，W1表示第一动态权重；W2表示第二动态权重；IN表示实例归一化函数；BN表示批次归一化函数；AttentionQ,A,K,V,Pk表示代理注意力机制；Q表示查询矩阵；A表示代理矩阵；K表示键矩阵；V表示值矩阵；AttentionQ,A,K,V,Pk的计算公式如下： AttentionQ,A,K,V,Pk＝SoftmaxQAT+B2SoftmaxAKT+B1V+DWCV； Q＝Pk*WQ；K＝Pk*WK；V＝Pk*WV；A＝poolingQ； 其中，B1为第一可学习的偏置矩阵；B2为第二可学习的偏置矩阵；*表示卷积操作；DWC·表示深度卷积操作；pooling·表示池化操作；WQ表示查询矩阵对应的可学习的参数矩阵；WK表示键矩阵对应的可学习矩阵的参数矩阵；WV表示值矩阵对应的可学习的参数矩阵； 所述归一化计算单元用于对第一动态权重W1和第二动态权重W2进行归一化处理，获得归一化的人脸粉刺数据特征； S5，将数据增强后的测试集中的人脸粉刺数据输入训练完成的粉刺检测网络模型进行目标预测，获得粉刺检测结果。

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