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龙图腾网获悉浙江啄云智能科技有限公司申请的专利目标检测方法、装置、设备以及存储介质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：CN116758280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310915147.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测方法、装置、设备以及存储介质是由李林超;权家新;周凯;温婷设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：将训练图像输入目标检测网络的主干网络，对训练图像进行特征提取；将主干网络输出的特征输入瓶颈层的第一分支和第一检测头、第二分支和第二检测头进行处理，以得到第一预测目标框和第二预测目标框；基于预设的损失函数，确定第一目标损失值和第二目标损失值的大小关系，并将目标损失值较小的目标检测模型确定为教师模型，较大的确定为学生模型；基于蒸馏的方式，将教师模型和学生模型进行共同训练，以得到训练好的目标检测模型，从而对待检测图像中的目标对象进行检测。可以得到准确性更高的目标检测模型，用于对待检测图像中的目标对象进行检测。

本发明授权目标检测方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 将训练图像输入目标检测网络的主干网络，对训练图像进行特征提取； 将主干网络输出的特征输入瓶颈层的第一分支和第一检测头进行处理，以得到第一预测目标框；并将主干网络输出的特征输入瓶颈层的第二分支和第二检测头进行处理，以得到第二预测目标框； 基于预设的损失函数，根据第一预测目标框、第二预测目标框和真实目标框，确定第一目标损失值和第二目标损失值的大小关系，并将目标损失值较小的目标检测模型确定为教师模型，将目标损失值较大的目标检测模型确定为学生模型； 基于蒸馏的方式，将教师模型和学生模型进行共同训练，以得到训练好的目标检测模型，并采用训练好的目标检测模型，对待检测图像中的目标对象进行检测； 将主干网络输出的特征输入瓶颈层的第一分支和第一检测头进行处理，以得到第一预测目标框；并将主干网络输出的特征输入瓶颈层的第二分支和第二检测头进行处理，以得到第二预测目标框，包括： 在瓶颈层的第一分支，基于Transformer网络的编码器和解码器，对主干网络输出的特征进行处理，并在第一检测头，采用前馈网络进行目标检测，以得到第一预测目标框； 在瓶颈层的第二分支，基于特征金字塔网络，对主干网络输出的特征进行处理，并在第二检测头，采用非极大值抑制方式进行目标检测，以得到第二预测目标框。

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