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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利目标检测器的自适应频域对抗训练方法及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：CN121581144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610106463.9，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权目标检测器的自适应频域对抗训练方法及装置是由李扬;李浩楠;周欣;潘泉设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测器的自适应频域对抗训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与人工智能安全领域，公开了一种目标检测器的自适应频域对抗训练方法及装置，目标检测器包括串联的修复模块和行人检测器，修复模块的输入与补丁检测器的输出连接；自适应频域对抗训练方法包括在联合训练中的损失包括标准目标检测损失、基于训练图像对应的频域图像和干净图像在频域上的修复一致性损失和基于检测的平均精度均值的修复依赖损失；本发明通过修复模块与后续的行人检测器进行端到端的联合训练，将修复模块的优化目标直接与提升检测鲁棒性对齐，从而在尽可能消除对抗扰动的同时，最大限度保留对检测任务关键的语义信息，避免了修复模块与行人检测器性能的脱节，提升了检测鲁棒性。

本发明授权目标检测器的自适应频域对抗训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.目标检测器的自适应频域对抗训练方法，其特征在于，所述目标检测器包括串联的修复模块和行人检测器，所述修复模块的输入与补丁检测器的输出连接；所述自适应频域对抗训练方法包括以下步骤： 通过带有对抗补丁的训练图像和所述对抗补丁在训练图像中的补丁位置标签训练得到补丁检测器； 基于训练好的补丁检测器检测所述训练图像中的补丁位置并输入修复模块；所述修复模块基于所述补丁位置对所述训练图像进行修复后送入行人检测器，得到行人检测结果；基于所述行人检测结果和所述训练图像中的真实行人标签对所述修复模块和行人检测器进行联合训练； 其中，在所述联合训练中的损失包括标准目标检测损失、基于所述训练图像对应的频域图像和干净图像在频域上的修复一致性损失和基于检测的平均精度均值的修复依赖损失，所述干净图像为不带对抗补丁的训练图像； 所述修复一致性损失包括低频一致性损失和高频一致性损失； 所述高频一致性损失为： ， 其中，表示高频一致性损失，是分层级别索引，，L是分层级别，表示在层级l上的子带类型，表示水平高频系数，表示垂直高频系数，表示对角线高频系数，表示层级上子带类型为的权重系数，表示频域转换时提取层级上子带类型为的高频系数，表示修复后的第个训练图像，表示对应的干净图像； 所述低频一致性损失为： ， 其中，表示低频一致性损失，表示修复后的训练图像最低层的低频系数，表示干净图像最低层的低频系数； 所述修复依赖损失为： ， 其中，表示修复依赖损失，表示修复所需的最小预期性能改进阈值，，表示检测性能度量函数，表示第个训练图像； 在所述联合训练过程中所述修复一致性损失的权重由大变小，所述修复依赖损失的权重由小变大，且二者的权重差值逐步收敛至同一预设阈值范围。

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