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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置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：CN117274768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310954725.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置是由曹心姿;郑侠武;吴泽斌;田永鸿设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置，涉及计算机视觉中弱监督目标检测的技术领域。通过获取包括原始图像的训练数据集输入至包括分类器和定位器的目标检测网络，并生成自注意力图进而生成增强的掩码图像。将原始图像输入至定位器得到预测激活图像，计算与掩码图像的第一损失值。再获取边界框并对掩码图像进行采样得到增强图像并输入分类器得到预测分类结果，计算与原始图像的分类标签生成第二损失值。根据第一损失值和第二损失值调节目标检测网络的模型权重，直至达到迭代终止条件得到目标检测网络。由此设计分类器和定位器统一的网络架构，通过自注意力图和掩码图像以及增强图像，提升了定位和分类的精度进而性能。

本发明授权目标检测网络的训练方法、目标检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集；所述训练数据集包括多个原始图像，所述原始图像包括分类标签； 将所述原始图像输入目标检测网络；所述目标检测网络包括分类器、骨干网络和定位器，所述定位器包括UNet网络，三层的反卷积神经网络和归一化网络； 将所述原始图像输入至监督模型，得到注意力张量；所述注意力张量具有第一预设维度，所述第一预设维度与注意力头对应,根据所述第一预设维度选取第二预设维度,从所述注意力张量中选取所述第二预设维度的注意力量值，并根据所述注意力量值计算得到自注意力图，根据所述自注意力图得到所述原始图像的前景像素和背景像素，根据所述前景像素和所述背景像素创建高斯混合模型，获取响应阈值范围，根据所述响应阈值范围和激活值将所述自注意力图分割为前景区域、背景区域和候选区域，基于所述原始图像的低级特征，利用所述高斯混合模型计算所述候选区域中每个像素的分割概率，并根据所述分割概率将所述像素划分至所述前景区域或所述背景区域，根据所述前景区域和所述背景区域得到掩码图像，所述监督模型包括Transformer编码器，所述Transformer编码器具有预设数量的注意力头,所述自注意力图包括多个所述激活值； 将所述原始图像输入至所述骨干网络得到第一特征图，将所述第一特征图输入至所述UNet网络得到第二特征图，将所述第二特征图输入至所述反卷积神经网络得到第三特征图，将所述第三特征图输入至所述归一化网络得到预测激活图像，并根据所述预测激活图像和所述掩码图像生成第一损失值； 获取边界框，并根据所述边界框对所述掩码图像进行采样得到增强图像； 将所述增强图像输入所述分类器进行目标分类得到预测分类结果，并根据所述预测分类结果和所述分类标签生成第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值调节所述目标检测网络的模型权重，直至达到迭代终止条件，得到训练好的所述目标检测网络。

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