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龙图腾网获悉南京天通新创科技有限公司申请的专利一种基于深度可分离卷积的快速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：CN112347936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202011234695.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于深度可分离卷积的快速目标检测方法是由赖美娟;戴加婷设计研发完成，并于2020-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度可分离卷积的快速目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度可分离卷积的快速目标检测方法，包括以下步骤，构建基于深度可分离卷积的快速目标检测网络；在训练集上使用反向传播训练所提出的检测网络，直到检测网络收敛；利用训练好的检测网络对测试图像进行检测；输出最终结果。本发明的有益效果：通过使用大卷积核的深度可分离卷积，既能提高模型的处理速度，又能有效提高卷积网络的特征提取能力；针对最大值池化丢失较多局部细节信息的问题，使得不同尺度下的特征能够充分覆盖足够大的图像范围，对于多尺度目标的定位具有明显的改善作用。

本发明授权一种基于深度可分离卷积的快速目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度可分离卷积的快速目标检测方法，其特征在于：应用于自动驾驶领域的多目标检测；包括以下步骤， 构建基于深度可分离卷积的快速目标检测网络； 在训练集上使用反向传播训练所提出的检测网络，直到检测网络收敛； 利用训练好的检测网络对测试图像进行检测； 输出最终结果； 其中，所述快速目标检测网络包括基础网络部分、特征金字塔和多目标检测，使用4层不同尺度的特征来检测不同尺度的目标，将所述四层特征进行进一步的特征融合，将深层特征添加到浅层特征中； 所述基础网络部分包括基础网络卷积列表，所述基础网络卷积列表包括conv1是通用的卷积层、DwConv是深度可分离卷积、Block[5*5,60,s1]*3表示重复串联3个基本卷积模块； 基础网络卷积列表还包括stage1～stage6六个卷积层； 在stage2～stage4中应用5*5的卷积，在stage5～stage6卷积层中使用3*3的深度可分离卷积； 利用5*5的深度卷积来增大卷积层的感受野范围，同时对于stage2使用了两个基本卷积模块来提取充足图像的细节特征； 利用stage3～stage6的4个输出特征进行目标检测； 所述快速目标检测网络在4个卷积特征层处的理论感受野大小分别是139，491，715，1035，其大小大致是当前所检测目标尺度的4倍大小，能够提取到足够的图像信息，完成目标的定位和分类。

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