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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法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：CN119204084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411748733.3，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法是由赵学健;孙知信;孙哲;陈文欣;胡晔凯设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，该方法通过构建模块化神经网络架构，结合自适应神经架构搜索和改进的粒子群优化算法，实现对语义分割、实例分割、全景分割、医学图像分割及边缘检测等任务的高效处理。通过优化网络结构和保持高空间分辨率，本发明在提高分割精度的同时显著降低了计算复杂度，具有广泛的应用前景，特别适用于复杂图像处理场景。

本发明授权一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.构建多图像分割任务的统一描述及需求模型，构建通用的图像分割任务模型，通过将任务的需求进行抽象化处理，建立统一的输入图像形式和输出掩码格式，并对模型进行参数化表达，能够提供标准化的任务输入，S2.自适应神经架构搜索算法中的模块化设计，通过自适应神经架构搜索算法，将整个神经网络架构模块化，根据统一需求模型，将网络划分为多个功能模块，并将不同功能分配至相应模块，使得每个模块能够高效处理图像分割任务，通过分析各模块之间的连接需求，确定最佳的连接方式，并支持通过调整模块连接以适应不同任务需求，构建优化后的网络结构，S3.细胞级别架构构建的设计，通过将神经网络细胞表示为有向无环图DAG，并在此基础上构建多个块Block，每个块执行神经网络操作，将块的输出通过元素加法操作组合，形成完整的细胞，并通过共享参数机制实现模块的重用与优化，通过细胞的组合与更新，实现对不同层次特征的提取，并在复杂的图像分割任务中保持高效的计算能力，实现高空间分辨率的保持与动态适应，具体如下：S31.构建细胞级别架构，S32.细胞级别架构更新，S33.高空间分辨率保持方法的设计；S4.使用改进的粒子群优化算法进行神经架构搜索，通过使用改进的粒子群优化算法PSO进行网络架构的全局与局部优化，通过初始化粒子的位置与速度，建立粒子群在搜索空间中的分布，依据惯性权重和加速度系数调整粒子的速度与位置，并通过适应度计算优化每个粒子的历史最佳位置，在全局搜索后，通过局部优化策略调整架构参数，最终选择在验证集上表现最优的网络架构，从而实现对复杂任务的精确处理，具体步骤如下，S41.初始化阶段包含粒子位置和速度的初始化，S42.全局搜索与粗调阶段，S43.局部优化与精细调整阶段。

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