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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐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：CN114594461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210246394.3，技术领域涉及：G01S7/52；该发明授权基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐目标检测方法是由孔万增;胡宏洋设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐目标检测方法。该检测方法的过程为：步骤1、搭建注意力感知目标检测网络，注意力感知目标检测网络包括注意力感知网络、路径聚合增强网络和多尺度联合预测网络。步骤2、使用声呐数据集对步骤1所得的注意力感知网络进行训练。步骤3、使用缩放因子衡量通道的重要性并进行模型剪枝。步骤4、使用步骤3得到的剪枝模型对声呐目标进行回归与定位。本发明中针对深度学习目标检测算法应用于声呐图像目标检测时，对细长、细小目标的定位回归精度不佳及算法自身参数量大、运算复杂的问题进行改进。通过注意力感知模块获得目标的短距离形变感知与长距离依赖感知，并通过缩放因子对模型进行轻量化处理。

本发明授权基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力感知与剪枝压缩的声呐目标轻量级检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、搭建注意力感知目标检测网络，注意力感知目标检测网络包括注意力感知网络、路径聚合增强网络和多尺度联合预测网络； 1-1.搭建注意力感知网络；注意力感知网络包括依次相连的五个跨阶段模块；其中，第三个跨阶段模块为可变形跨阶段模块；第五个跨阶段模块为多头自注意力跨阶段模块；将第三、四、五个跨阶段模块输出的特征图分别称为特征图P3、P4、P5，用以向后输出； 1-2.搭建路径聚合增强网络；路径聚合增强网络对注意力感知网络中输出的三层特征图自下而上不断进行上采样、拼接操作融合低分辨率特征图的语义信息，自上而下进行下采样、拼接操作融合高分辨率特征图的结构信息，对特征的反复提取复用，输出三个尺度特征图； 1-3：搭建多尺度联合预测网络；多尺度联合预测网络对路径聚合增强网络输出的三个尺度特征图进行全卷积，得到检测结果；检测结果包含三层特征分类，每层均包含对声呐目标种类预测结果及预测回归框的中心点横坐标、纵坐标，长、宽、置信度的预测； 步骤2、使用声呐数据集对步骤1所得的注意力感知网络进行训练； 步骤3、使用缩放因子衡量通道的重要性并进行模型剪枝； 根据损失函数L，通过梯度下降策略对注意力感知目标检测网络中的参数进行更新，对于在卷积层后跟有BN层的卷积核，获取其各个通道当前二维特征的缩放因子矩阵gamma和偏置beta，该缩放因子矩阵gamma表示卷积核各通道的缩放因子；根据预设的剪枝稀疏率确定缩放因子的阈值，设置掩膜矩阵，将缩放因子小于该阈值的通道的掩膜置为零，将缩放因子大于或等于该阈值的通道的掩膜置为1，得到剪枝模型； 步骤4、使用步骤3得到的剪枝模型对声呐目标进行回归与定位。

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