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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利检测网络的训练方法、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：CN116012957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310036955.1，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权检测网络的训练方法、检测方法及系统是由武文琦设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测网络的训练方法、检测方法及系统在说明书摘要公布了：本说明书提供的检测网络的训练方法、检测方法及系统，获取待检测图像的待检测数据，所述待检测图像描绘了目标对象的生物特征；将所述待检测数据输入M层Transformer网络进行关于活体生物特征的检测，得到所述待检测图像关于活体生物特征的检测结果；确定所述M层Transformer网络的至少两层输出结果的关于活体生物特征的相关性增强数据；获得所述待检测图像的参考特征图；根据所述待检测图像数据关于活体生物特征的检测结果得到分类损失值，根据所述参考特征图和所述关于活体生物特征的相关性增强数据得到对比特征损失值，根据所述分类损失值和对比特征损失值得到联合损失值；以及根据所述联合损失值，训练所述检测网络，其中，M是大于1的自然数。

本发明授权检测网络的训练方法、检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种检测网络的训练方法，所述方法包括： 获取待检测图像的待检测数据，所述待检测图像表征了目标对象的生物特征； 将所述待检测数据输入级联的M层Transformer网络进行关于活体生物特征的检测，得到所述待检测图像关于活体生物特征的检测结果； 通过级联的多个相关性增强模块，得到关于活体生物特征的相关性增强数据；其中，第i+1层相关性增强模块用于对第i层相关性增强模块的融合输出结果，与所述Transformer网络的第M-1-i层输出结果进行融合处理，以增强其输入数据中不同区块的活体生物特征之间的相关性信息，其中，i＝[1，M-1]之间的任何整数，所述融合处理包括：将第i层相关性增强模块的融合输出结果与所述Transformer网络的第M-1-i层输出结果进行卷积和拼接处理，得到第五卷积数据，对所述第五卷积数据进行softmax处理，将softmax的两个输出结果分别与所述第i层相关性增强模块的融合输出结果和所述Transformer网络的第M-1-i层输出结果相乘后相加； 获得所述待检测图像的参考特征图； 根据所述待检测数据关于活体生物特征的检测结果得到分类损失值，根据所述参考特征图和所述关于活体生物特征的相关性增强数据得到对比特征损失值，根据所述分类损失值和对比特征损失值得到联合损失值；以及 根据所述联合损失值，训练所述检测网络， 其中，M是大于1的自然数。

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