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龙图腾网获悉杭州华橙软件技术有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关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：CN116416568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310097232.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关装置是由张树钺;张诚成;马子昂设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关装置，该训练方法包括：对样本图像进行特征提取以获得特征提取图像；对所述特征提取图像进行特征融合以获得特征融合图像；基于无锚框算法对所述特征融合图像进行预测以获得相应的第一损失、以及基于有锚框算法对所述特征融合图像进行预测以获得相应的第二损失；基于所述第一损失以及所述第二损失获得总损失；基于所述总损失调整所述目标检测模型的参数，以使得将待测图像输入至训练后的所述目标检测模型后能够基于无锚框算法获得相应的预测目标框。通过上述方式，本申请能够保证较高检测精度的同时，减少网络参数量以及所需的计算力。

本发明授权目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 对样本图像进行特征提取以获得特征提取图像； 对所述特征提取图像进行特征融合以获得特征融合图像； 基于无锚框算法对所述特征融合图像进行预测以获得相应的第一损失、以及基于有锚框算法对所述特征融合图像进行预测以获得相应的第二损失； 基于所述第一损失以及所述第二损失获得总损失； 基于所述总损失调整所述目标检测模型的参数，以使得将待测图像输入至训练后的所述目标检测模型后能够基于无锚框算法获得相应的预测目标框； 其中，所述对样本图像进行特征提取以获得特征提取图像的步骤，包括：对所述样本图像依次进行下采样和最大池化操作以获得样本特征图；对所述样本特征图进行特征提取以获得第一特征提取图像；对所述第一特征提取图像进行特征提取以获得第二特征提取图像；对所述第二特征提取图像进行特征提取以获得第三特征提取图像； 所述对所述特征提取图像进行特征融合以获得特征融合图像的步骤，包括：基于所述第二特征提取图像和所述第三特征提取图像获得第一中间融合图像；基于所述第一特征提取图像和所述第一中间融合图像获得第一特征融合图像；基于所述第一特征融合图像和所述第一中间融合图像获得第二特征融合图像；基于所述第二特征融合图像和所述第三特征提取图像获得第三特征融合图像，其中，所述第一特征融合图像、所述第二特征融合图像以及所述第三特征融合图像作为所述无锚框算法以及所述有锚框算法的输入。

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