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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于退化网络特征学习的压缩图像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：CN116206142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211105275.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法是由张永强;丁明理;张印;田瑞;张子安;张漫设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域，针对现有技术中目标检测方法利用缩略图进行检测以减少计算量时，会存在准确率降低，甚至为零的问题，本申请首先通过监督的方法学习到一个缩略图，然后将产生的缩略图送入未改变网络结构的目标检测器中，通过这样的方法可以极大地减少计算量和内存占用。本申请的降采样模块能够充分利用卷积神经网络强大的特征提取能力从原始大尺寸图像中生成缩略图。该缩略图是在图像降采样损失、知识蒸馏损失以及目标检测损失的监督下生成的，因此它具有原始图像关键的信息，可以替代原始图像进行目标检测任务。并且通过学习得到的缩略图在目标检测效果上比传统的插值方法要好很多。

本发明授权一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法，其特征在于包括： 获取待检测图像，并得到待检测图像的压缩图像的步骤，以及 将待检测图像的压缩图像输入训练好的目标检测网络进行目标检测的步骤； 所述目标检测网络的训练过程为： 步骤一：获取原始图像，并得到原始图像的压缩图像； 步骤二：将原始图像和压缩图像分别进行特征提取，得到原始图像特征图和压缩图像特征图，并利用检测网络对原始图像进行检测，得到原始图像中的类别预测值； 步骤三：利用Featuremap蒸馏对原始图像特征图和压缩图像特征图进行处理，得到与原始图像特征图分布相似的压缩图像特征图； 步骤四：利用与原始图像特征图分布相似的压缩图像特征图替换原始压缩图像特征图，并利用检测网络得到压缩图像中物体的位置和类别预测值； 步骤五：利用Logit蒸馏对原始图像中的类别预测值以及步骤四中得到的类别预测值进行处理，得到与原始图像中的类别预测值接近的类别预测值； 步骤六：利用原始图像的压缩图像作为输入、步骤四中得到的压缩图像中物体的位置以及与原始图像中的类别预测值接近的类别预测值作为输出训练目标检测网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。