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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于细节特征增强的轻量化小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：CN119495012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411300593.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于细节特征增强的轻量化小目标检测方法是由林川;王启文;李卓俊;陈增广;王雄震;潘勇才;张玉薇设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细节特征增强的轻量化小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于细节特征增强的轻量化小目标检测方法，包括以下步骤：A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络模块、Neck网络模块、Head网络模块；B、原始图像输入Backbone网络模块中，得到CDFFM模块处理结果、第一特征融合模块处理结果、第二特征融合模块、快速空间金字塔模块处理结果，分别输入Neck网络模块中；C、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合，得到两个不同分辨率的特征层，分别输入Head模块中进行检测，得到一系列检测框以及类别数据，即为最终结果。本发明的方法能够有效增强细节特征信息，从而获得更加准确的检测效果。

本发明授权一种基于细节特征增强的轻量化小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细节特征增强的轻量化小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络模块、Neck网络模块、Head网络模块； B、原始图像输入Backbone网络模块中，依次经过第一卷积下采样、DFCM细节特征补偿模块、第一特征融合模块、第一深度可分离卷积、第二特征融合模块、第二深度可分离卷积、第三特征融合模块、快速空间金字塔模块处理； 第一卷积下采样处理结果、DFCM细节特征补偿模块处理结果、第一深度可分离卷积处理结果分别输入CDFFM跨尺度细节特征融合模块中处理，得到CDFFM跨尺度细节特征融合模块处理结果； 第一深度可分离卷积处理结果经过上采样后，与第一卷积下采样处理结果一同输入第一DFEM细节特征增强模块中处理，得到第一DFEM细节特征增强模块处理结果； 第二深度可分离卷积处理结果经过上采样后，与DFCM细节特征补偿模块处理结果一同输入第二DFEM细节特征增强模块中处理，得到第二DFEM细节特征增强模块处理结果； CDFFM跨尺度细节特征融合模块处理结果、第一特征融合模块处理结果、第二特征融合模块、快速空间金字塔模块处理结果分别输入Neck网络模块中； C、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合，得到两个不同分辨率的特征层，分别输入Head模块中进行检测，得到一系列检测框以及类别数据，即为最终结果； 所述的CDFFM跨尺度细节特征融合模块中处理过程如下： 第一卷积下采样处理结果经过下采样处理后，得到下采样结果；第一深度可分离卷积处理结果经过上采样处理，得到上采样结果；下采样结果、上采样结果、DFCM细节特征补偿模块处理结果经过Concat函数拼接后，得到第一拼接结果； 所述的第一拼接结果经过split函数分为两份，得到两个split结果；第一个split结果依次经过3*3卷积、1*1卷积处理、5*5卷积处理，得到第一结果；第二个split结果依次经过3*3卷积、1*1卷积处理、5*5卷积处理，得到第二结果； 第一结果与第二结果经过Concat函数拼接后，得到第二拼接结果，第二拼接结果经过Sigmoid函数处理后，与第一拼接结果相乘融合得到输出结果。

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