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龙图腾网获悉天翼数字生活科技有限公司申请的专利一种基于特征增强的选择性步进式轻量级人脸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：CN113850131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202110969491.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于特征增强的选择性步进式轻量级人脸检测方法是由杨哲;乔磊;刘世卫;成国强设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征增强的选择性步进式轻量级人脸检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于训练人脸检测模型的方法和系统。方法包括：对训练数据集进行数据增广以获得增广图片集；对所述增广图片集中的每张图片进行基础特征提取以获得第一分支的原始特征图；对所获得的原始特征图进行基于有效性机制的特征增强以得到第二分支的经增强特征图；初始化训练参数；根据选择性策略来构建包括所述第一分支和所述第二分支的步进分类组和步进回归组；以及对所构建的步进分类组和步进回归组的步进式损失进行加权求和以用于监督模型学习，直到模型收敛。另外，本发明还提供了人脸检测方法和系统。

本发明授权一种基于特征增强的选择性步进式轻量级人脸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练人脸检测模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 对训练数据集进行数据增广以获得增广图片集； 利用轻量级残差骨干网络对所述增广图片集中的每张图片进行基础特征提取以获得第一分支的原始特征图,其中所述轻量级残差骨干网络采用多个Xception模块，所述Xception模块是通过残差连接方式线性堆叠卷积层以实现深度可分离的结构，其中在所述Xception模块内部实现局部残差连接，在所述轻量级残差骨干网络外部实现全局残差连接； 对所获得的原始特征图进行基于有效性机制的特征增强以得到第二分支的经增强特征图，所述基于有效性机制的特征增强进一步包括： 使用尺寸为1×1的卷积核对当前层特征图进行归一化处理； 将经过空洞卷积后的上层特征图与所述当前层特征图进行转置卷积； 将转置后的特征图送入空间可分离卷积网络； 分别以均值池化、最大值池化方式处理经过空间可分离卷积后的特征图，以得到经均值池化、最大值池化的特征图；以及 将所述经均值池化、最大值池化的特征图传入共享的多层感知机以得到经增强特征图； 初始化训练参数； 根据选择性策略来构建包括所述第一分支和所述第二分支的步进分类组和步进回归组；以及 对所构建的步进分类组和步进回归组的步进式损失进行加权求和以用于监督模型学习，直到模型收敛。

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