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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116721314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310846267.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法是由張銘津;楊辰堯;周楠;左龍;郭杰;李云松;高新波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法，其實(shí)現(xiàn)步驟是，構(gòu)建并訓(xùn)練平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)，利用該網(wǎng)絡(luò)中的平滑交互模塊在多尺度的范圍內(nèi)魯棒地學(xué)習(xí)圖像特征的語(yǔ)義信息，利用平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)中的交叉關(guān)注子模塊根據(jù)輸入圖像的內(nèi)容來(lái)調(diào)動(dòng)態(tài)融合不同分辨率的特征圖。利用平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)中的白盒剪枝子模塊不降低性能的前提下降低模型的復(fù)雜性。本發(fā)明主要解決在硬件計(jì)算能力有限的前提下對(duì)背景復(fù)雜圖像中的弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)的問(wèn)題，具有特征圖之間的依賴性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)融合不同分辨率的特征圖效果好，漏檢率與虛警率低，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量需求小且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單從而易與現(xiàn)有硬件適配的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，分別構(gòu)建平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)中的交叉關(guān)注子模塊、白盒剪枝子模塊、交叉壓縮模塊第一、第二平滑交互模塊；該檢測(cè)方法的步驟包括如下： 步驟1，構(gòu)建交叉關(guān)注子模塊： 搭建一個(gè)由連接層、第一全連接層、第一激活層、第二全連接層、第二激活層、權(quán)重求和單元、輸出層依次串聯(lián)組成的主分支，第一輸入層跨接在主分支模塊的連接層與權(quán)重求和單元之間，第二輸入層跨接在主分支的連接層與權(quán)重求和單元之間組成的交叉關(guān)注子模塊；將第一、第二輸入層的通道參數(shù)分別設(shè)置為32，16；第一、第二激活層的激活函數(shù)分別采用ReLU函數(shù)，Softmax函數(shù)實(shí)現(xiàn)； 步驟2，構(gòu)建白盒剪枝子模塊： 搭建一個(gè)由輸入層、卷積組、卷積層、輸出層依次串聯(lián)組成的白盒剪枝子模塊；將輸入層的通道參數(shù)設(shè)置為32；將卷積層中的卷積核大小設(shè)置為3×3，滑動(dòng)步長(zhǎng)均設(shè)置為1；將輸出層的通道參數(shù)設(shè)置為16； 步驟3，構(gòu)建交叉壓縮模塊： 搭建一個(gè)由第二輸入層、白盒剪枝子模塊、交叉關(guān)注子模塊、輸出層依次串聯(lián)組成的主分支，第一輸入層還與主分支中的交叉關(guān)注子模塊相連后組成構(gòu)建交叉壓縮模塊；將第一、第二輸入層的通道參數(shù)分別設(shè)置為32，16；將輸入層的通道參數(shù)設(shè)置為1； 步驟4，構(gòu)建平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)： 搭建一個(gè)由輸入層、第一卷積組、第二卷積組、第三卷積組、第二平滑交互模塊、反卷積組、交叉壓縮模塊、輸出層依次串聯(lián)組成的主分支，主分支中第二卷積組與反卷積組之間跨接第一平滑交互模塊，主分支中的第一卷積組還與交叉壓縮模塊直接相連； 所述第一、第二平滑交互模塊的結(jié)構(gòu)相同，均由平滑輸入層、空洞卷積組、平滑處理層、卷積層、平滑輸出層依次串聯(lián)組成；將第一、第二平滑交互模塊的卷積層中卷積核的大小均設(shè)置為1×1，滑動(dòng)步長(zhǎng)均設(shè)置為1；將第一、第二平滑交互模塊中的平滑輸入層的通道參數(shù)分別設(shè)置為32、64；將第一、第二平滑交互模塊中的平滑輸出層的通道參數(shù)分別設(shè)置為32、64； 步驟5，生成訓(xùn)練集： 選取至少800張圖像組成樣本集，將樣本集中的每張圖像輸入到torchvision模塊中進(jìn)行歸一化處理，將歸一化處理后的所有樣本組成訓(xùn)練集； 步驟6，訓(xùn)練平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)： 將訓(xùn)練集輸入到平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)中，使用AdaGrad優(yōu)化器，通過(guò)隨機(jī)梯度下降法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行迭代更新，直至網(wǎng)絡(luò)的交并比損失函數(shù)收斂為止，得到訓(xùn)練好的平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)； 步驟7，對(duì)弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)： 將待檢測(cè)的弱小目標(biāo)圖像歸一化處理后的圖像，輸入到訓(xùn)練好的平滑交互式壓縮網(wǎng)絡(luò)中；將網(wǎng)絡(luò)輸出的圖像中由多個(gè)像素值為1的像素點(diǎn)組成的區(qū)域作為檢測(cè)到的小目標(biāo)區(qū)域，像素值為0的像素點(diǎn)代表未檢測(cè)到小目標(biāo)的區(qū)域。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西安電子科技大學(xué)，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區(qū)太白南路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。