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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种基于DETR-YOLO的目标检测方法、装置及存储介质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：CN114067124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111402325.9，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于DETR-YOLO的目标检测方法、装置及存储介质是由汤寓麟;李厚朴;金绍华;张卫东;纪兵设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DETR-YOLO的目标检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于DETR‑YOLO的目标检测方法、装置及存储介质。该基于DETR‑YOLO的目标检测方法通过获取待检测图像；将所述待检测图像输入到训练好的DETR‑YOLO模型；其中，所述DETR‑YOLO模型包括依次连接的基准网络、DETR网络、Neck网络；最后，根据所述DETR‑YOLO模型检测出所述待检测图像中的目标。该基于DETR‑YOLO的目标检测方法通过DETR‑YOLO模型对目标进行检测，由于该DETR‑YOLO模型包括依次连接的基准网络、DETR网络、Neck网络，而DETR网络在特征图处理的过程中可以一次性输出所有的预测结果，进而提高了模型的训练效率和目标检测效率。

本发明授权一种基于DETR-YOLO的目标检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DETR-YOLO的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入到训练好的DETR-YOLO模型；其中，所述DETR-YOLO模型包括依次连接的基准网络、DETR网络、Neck网络； 根据所述DETR-YOLO模型检测出所述待检测图像中的目标； 所述根据所述DETR-YOLO模型检测出所述待检测图像中的目标，包括： 通过所述基准网络对输入的所述待检测图像进行特征提取，获得第一特征图，并向所述DETR网络发送所述第一特征图； 通过所述DETR网络对接收到的所述第一特征图进行目标检测，获得第一目标检测结果，并向所述Neck网络发送所述第一目标检测结果；所述DETR网络包括Encoder部分、Decoder部分和Prediction部分； 通过所述Neck网络对接收到的所述第一目标检测结果进行特征融合和特征提取，获得第二目标检测结果； 根据所述第二目标检测结果确定所述待检测图像中的目标； 所述通过所述DETR网络对接收到的所述第一特征图进行目标检测，获得第一目标检测结果，包括： 通过所述Encoder部分对所述第一特征图进行位置编码； 通过所述Decoder部分对所述Encoder部分输出的进行位置编码后的第一特征图进行特征提取，并将少量固定数量的位置嵌入ObjectQueries； 将所述Decoder部分的输出向所述Prediction部分的前馈神经网络传递； 所述Prediction部分的前馈神经网络对所述Decoder部分的输出进行网络检测获得所述第一目标检测结果；其中，所述第一目标检测结果包括：目标的类别和位置、或者无目标类。

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