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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請的專利輕量化的目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115187820B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110367782.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)輕量化的目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)是由張偉烽;胡慶茂設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-04-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本輕量化的目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種輕量化的目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)，包括：獲取待檢測目標(biāo)的圖像；將圖像通過第一卷積層進(jìn)行降維，獲得降維后的圖像；將降維后的圖像分別通過多個第二卷積層進(jìn)行壓縮，獲得多個第一分支；分別提取多個第一分支的第一特征圖并將多個第一分支的第一特征圖進(jìn)行拼接，獲得第一拼接特征圖；將第一拼接特征圖通過第一池化層進(jìn)行下采樣，獲得采樣后的特征圖；將采樣后的特征圖通過多個block模塊進(jìn)行特征提取，獲得圖像的特征圖；根據(jù)圖像的特征圖進(jìn)行檢測。本發(fā)明在特征提取階段采用跨通道分支策略將多個分支的特征圖進(jìn)行拼接后作為后續(xù)特征提取的基礎(chǔ)，擴(kuò)大接收范圍并保留更多低級功能，保證檢測速度的同時提升了準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)輕量化的目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種輕量化的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測方法包括： 獲取待檢測目標(biāo)的圖像； 將所述圖像通過第一卷積層進(jìn)行降維，獲得降維后的圖像； 將所述降維后的圖像分別通過多個第二卷積層進(jìn)行壓縮，獲得多個第一分支，所述多個第一分支具有相同的通道數(shù)； 分別提取所述多個第一分支的第一特征圖并將所述多個第一分支的第一特征圖進(jìn)行拼接，獲得第一拼接特征圖，所述多個第一分支的第一特征圖在深度上依次遞增； 將第一拼接特征圖通過第一池化層進(jìn)行下采樣，獲得采樣后的特征圖； 將所述采樣后的特征圖通過多個block模塊進(jìn)行特征提取，獲得所述圖像的特征圖； 根據(jù)所述圖像的特征圖進(jìn)行檢測，獲得所述待檢測目標(biāo)的檢測結(jié)果； 其中，根據(jù)所述圖像的特征圖進(jìn)行檢測，獲得所述待檢測目標(biāo)的檢測結(jié)果，包括： 將所述圖像的特征圖通過RPN網(wǎng)絡(luò)，獲得所述圖像在RPN網(wǎng)絡(luò)中的特征圖和包含所述待檢測目標(biāo)的候選框； 根據(jù)所述圖像在RPN網(wǎng)絡(luò)中的特征圖生成通道注意力特征圖； 將所述通道注意力特征圖與所述圖像的特征圖進(jìn)行融合，獲得融合后的特征圖； 根據(jù)所述候選框和所述融合后的特征圖獲得所述待檢測目標(biāo)的特征圖； 根據(jù)所述待檢測目標(biāo)的特征圖獲得所述待檢測目標(biāo)的檢測結(jié)果。

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