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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测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：CN116805389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310722763.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法是由焦继超;刘迈;李宁;范家硕;丁奔设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法，属于开放世界目标检测领域，首先，将RGB图像输入resnet50模型，提取不同尺度的特征图；并通过fpn模块进行多尺度信息融合，将融合特征图输入到改进的解耦级联区域生成网络中，解耦定位质量估计和回归分支，独立传播梯度，并通过级联网络由粗到细调整候选框，生成可能包含未知物体的候选框的坐标修正量以及概率；然后，经过非最大值抑制，选择超过概率和低于重叠度阈值的候选框，执行RoiAlign，获取融合特征图中包含未知物体的位置，对齐到精确的候选框，并微调候选框的位置，提取候选框对应的特征向量输入全连接层，进行定位框回归和定位质量评估，得到最后的检测结果。本发明具有高召回率。

本发明授权一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦级联区域生成网络的开放世界目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、首先将采集的RGB图像输入到resnet50模型，提取不同尺度的特征图； 首先，RGB图像进行预处理后，输入到resnet50模型不同stages的残差模块中；经过残差模块得到深层特征图xl+1： xl+1＝xl+Fxl,Wl 其中，xl代表浅层特征图，Fxl,Wl代表残差函数，输出特征图； 然后，将深层特征图xl+1通过模型backbone进行特征图提取，得到4个stages上不同尺度的特征图； 步骤二、将不同尺度的特征图通过fpn模块进行多尺度信息融合，输出高分辨率、强语义的融合特征图； 步骤三、将融合特征图输入到改进的解耦级联区域生成网络中，生成可能包含未知物体的候选框的坐标修正量以及该候选框包含物体的概率； 具体步骤如下： 步骤301、解耦级联区域生成网络根据先验知识，在输入的融合特征图上生成一系列的候选框； 解耦级联区域生成网络包括两个阶段，在第一阶段产生粗筛候选框；在第二阶段通过偏移，使候选框对齐感兴趣区域，产生更精确的候选框； 然后，通过解耦定位质量估计和定位框回归的参数分支，让模型更快收敛； 每个分支都包含解耦模块，由3*3卷积，GroupNorm归一化和ReLU激活函数组成，并在解耦模块最后一层中，把3*3卷积替换为可变形卷积； 解耦模块参数分支定义如下式： Gix＝RELUGNConvx,i＝1,…,n 其中，当i＝1到n-1时，Convx代表3*3卷积，当i＝n时，卷积替换为可变形卷积； 最后，通过解耦卷积分支来分别传播子任务梯度，得到不同尺度对应的不同感受野的特征图； 公式如下： DClocx,DCregx＝L2NormGn…G2G1Cx DClocx,DCregx分别代表经过解耦级联区域生成网络输出的特征图，L2Norm代表L2归一化，Cx是级联模块，通过Cx模块，逐渐迭代不同阶段的特征图； 步骤302、将步骤301输出的候选框输入总损失函数中，结合候选框中物体和真实物体位置和形状的重叠程度，进行候选框的回归； 解耦级联区域生成网络的总损失函数的计算公式为： 其中，是定位质量评估分支的损失函数的值，是在阶段τ中，定位框回归分支损失函数的值；λ为超参数，用于调整定位框回归分支损失函数在总损失函数中的权重；ατ是每个阶段的权重函数，θRpn,θFpn是解耦级联区域生成网络和fpn的参数； 步骤303、在特征图上每个可能包含未知物体的区域上，对应若干回归的候选框，计算每个回归候选框的坐标修正量以及其包含物体的概率； 概率计算公式为： 其中，flocx是定位质量估计分支的参数，经过sigmoid激活函数，输出0，1之间的概率值，此时，输出概率值越大，则包含检测物体概率越大； 步骤四、经过非最大值抑制，选择超过概率阈值和低于重叠度阈值的候选框，执行RoiAlign，获取融合特征图中包含未知物体的位置，对齐到精确的候选框，并微调候选框的位置，提取候选框对应的特征向量输出； 步骤五、将特征向量分别输入全连接层，进行定位框回归和定位质量评估，得到最后的检测结果，输出检测框的坐标和对应置信度。

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