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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于曲率注意力机制的小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：CN117218426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311173740.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于曲率注意力机制的小目标检测方法是由张铭津;李巴特;张鹏;郭杰;李云松;高新波设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曲率注意力机制的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于曲率注意力机制的小目标检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于曲率注意力机制的小目标检测网络模型；初始化参数；对目标检测网络模型进行训练；对目标检测网络模型的参数进行更新；获取训练好的目标检测网络模型和小目标的检测结果。本发明主干网络可以提取各种尺度的小目标特征，能够减少特征的丢失，曲率网络获取的每个样本的注意力图，可以补充分割图中模糊的边缘预测结果，注意力网络将主干网络获取的每个分割图与对应的曲率网络获取每个注意力图进行特征融合，避免了现有技术网络对关键边缘特征关注不足以及对目标信息提取不全面的缺陷，验结果表明，本发明能够有效提高小目标检测的准确率。

本发明授权基于曲率注意力机制的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曲率注意力机制的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取包含多个小目标类别的K幅二维图像，并对每幅图像中的目标进行标注，再将包含每个小目标类别的半数以上的共M幅图像及其对应的标签组成训练样本集R1，将剩余的K-M幅及其对应的标签组成测试样本集E1，其中K≥427， 2构建基于曲率注意力机制的小目标检测网络模型O： 构建包括并行排布的主干网络和曲率网络，以及与该两个网络的输出端连接的注意力网络的小目标检测网络模型O；其中，主干网络用于获取每个样本的分割图，该主干网络包含N个半层融合块，每个半层融合块包括并行排布的三个均包括一个卷积层的半层特征提取块，其中第二半层特征提取块中的卷积层还连接有并行排列的两个分支，第一分支包括一个卷积层，第二分支包括依次层叠的两个卷积层-非线性激活层；曲率网络用于获取每个样本的注意力图；注意力网络用于对每个分割图与其对应的注意力图进行特征融合，N≥3； 3初始化参数： 初始化迭代次数为s，最大迭代次数为S，S≥10000，第s次迭代的目标检测网络模型Os的权重参数为ws，并令s＝0； 4对目标检测网络模型O进行训练： 将从训练样本集R1中随机选取L个训练样本作为目标检测网络模型O的输入进行前向传播，得到L个训练样本的小目标检测结果； 5对目标检测网络模型的参数ws进行更新： 通过L个训练样本的检测结果，对目标检测网络模型的ws进行更新，得到本次迭代的网络模型Os； 6判断s≥S是否成立，若是，得到训练好的目标检测网络模型O*，否则，令s＝s+1，O＝Os，并执行步骤4； 7获取小目标的检测结果： 将测试样本集E1作为训练好的目标检测网络模型O*的输入进行前向传播，得到所有测试样本对应的小目标检测结果。

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