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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利目标检测模型训练方法和装置、目标检测方法和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：CN114694005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210435047.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型训练方法和装置、目标检测方法和装置是由赵明瑶;罗壮;张海强设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型训练方法和装置、目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测模型训练方法和装置、目标检测方法和装置，该目标检测模型训练方法包括：获取包含标注信息的待训练图像；利用目标检测模型的骨干网络对其进行特征提取，得到多尺度特征图，骨干网络包括增强后的可转换空洞卷积，其用于提取多尺度特征信息；利用目标检测模型的特征金子塔网络对多尺度特征图进行特征融合；利用目标检测模型的检测头网络对融合后的多尺度特征图进行检测，得到目标检测结果；根据目标检测结果和标注信息确定损失值，利用损失值更新目标检测模型的参数，得到训练后的目标检测模型。本申请对原有骨干网络中的可转换空洞卷积进行改进，可以自适应提取图像中的多尺度特征信息，提高了目标检测的准确性。

本发明授权目标检测模型训练方法和装置、目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其中，所述目标检测模型训练方法包括： 获取待训练图像，所述待训练图像包括所述待训练图像的标注信息； 利用所述目标检测模型的骨干网络对所述待训练图像进行特征提取，得到所述待训练图像的多尺度特征图，所述骨干网络包括增强后的可转换空洞卷积，所述增强后的可转换空洞卷积用于提取所述待训练图像中的多尺度特征信息； 利用所述目标检测模型的特征金字塔网络对所述待训练图像的多尺度特征图进行特征融合，得到融合后的多尺度特征图； 利用所述目标检测模型的检测头网络对所述融合后的多尺度特征图进行检测，得到所述待训练图像的目标检测结果； 根据所述待训练图像的目标检测结果和所述待训练图像的标注信息确定损失值，并利用所述损失值更新所述目标检测模型的参数，得到训练后的目标检测模型； 所述骨干网络还包括第一全局上下文模块和第二全局上下文模块，所述增强后的可转换空洞卷积包括依次级联的多个阶段的可转换空洞卷积，所述多个阶段的可转换空洞卷积至少包括第一阶段的可转换空洞卷积和第二阶段的可转换空洞卷积，所述利用所述目标检测模型的骨干网络对所述待训练图像进行特征提取，得到所述待训练图像的多尺度特征图包括： 获取所述待训练图像的第一特征图，所述第一特征图由所述第一全局上下文模块对应的上游模块输出； 利用所述第一全局上下文模块对所述第一特征图进行处理，得到第二特征图； 利用依次级联的多个阶段的可转换空洞卷积对所述第二特征图进行处理，得到第三特征图； 利用所述第二全局上下文模块对所述第三特征图进行处理，得到所述待训练图像的多尺度特征图。

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