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龍圖騰網獲悉杭州華橙軟件技術有限公司申請的專利目標檢測模型的訓練方法、目標檢測方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116416568B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310097232.2，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權目標檢測模型的訓練方法、目標檢測方法及相關裝置是由張樹鉞;張誠成;馬子昂設計研發完成，并于2023-01-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本目標檢測模型的訓練方法、目標檢測方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請提供一種目標檢測模型的訓練方法、目標檢測方法及相關裝置，該訓練方法包括：對樣本圖像進行特征提取以獲得特征提取圖像；對所述特征提取圖像進行特征融合以獲得特征融合圖像；基于無錨框算法對所述特征融合圖像進行預測以獲得相應的第一損失、以及基于有錨框算法對所述特征融合圖像進行預測以獲得相應的第二損失；基于所述第一損失以及所述第二損失獲得總損失；基于所述總損失調整所述目標檢測模型的參數，以使得將待測圖像輸入至訓練后的所述目標檢測模型后能夠基于無錨框算法獲得相應的預測目標框。通過上述方式，本申請能夠保證較高檢測精度的同時，減少網絡參數量以及所需的計算力。

本發明授權目標檢測模型的訓練方法、目標檢測方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種目標檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括： 對樣本圖像進行特征提取以獲得特征提取圖像； 對所述特征提取圖像進行特征融合以獲得特征融合圖像； 基于無錨框算法對所述特征融合圖像進行預測以獲得相應的第一損失、以及基于有錨框算法對所述特征融合圖像進行預測以獲得相應的第二損失； 基于所述第一損失以及所述第二損失獲得總損失； 基于所述總損失調整所述目標檢測模型的參數，以使得將待測圖像輸入至訓練后的所述目標檢測模型后能夠基于無錨框算法獲得相應的預測目標框； 其中，所述對樣本圖像進行特征提取以獲得特征提取圖像的步驟，包括：對所述樣本圖像依次進行下采樣和最大池化操作以獲得樣本特征圖；對所述樣本特征圖進行特征提取以獲得第一特征提取圖像；對所述第一特征提取圖像進行特征提取以獲得第二特征提取圖像；對所述第二特征提取圖像進行特征提取以獲得第三特征提取圖像； 所述對所述特征提取圖像進行特征融合以獲得特征融合圖像的步驟，包括：基于所述第二特征提取圖像和所述第三特征提取圖像獲得第一中間融合圖像；基于所述第一特征提取圖像和所述第一中間融合圖像獲得第一特征融合圖像；基于所述第一特征融合圖像和所述第一中間融合圖像獲得第二特征融合圖像；基于所述第二特征融合圖像和所述第三特征提取圖像獲得第三特征融合圖像，其中，所述第一特征融合圖像、所述第二特征融合圖像以及所述第三特征融合圖像作為所述無錨框算法以及所述有錨框算法的輸入。

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