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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练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：CN116246158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211393240.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法是由陈禾;张桐;陈亮;庄胤;王冠群设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法，属于遥感目标检测任务的预训练技术领域。该方法以检测任务数据集的真实目标标注框为基准进行随机多尺度的目标裁剪。对裁剪后所获取的目标级图像切片中的小尺度目标进行重新缩放并拼接，以确保小尺度目标信息在高遮罩率的图像重建任务中被有效地保留，从而促进小尺度目标的检测性能。本发明的方法有效地避免了在具有高遮罩率的场景级图像重建任务中，由于遥感场景小尺度目标被完全遮罩从而导致小尺度目标无法在预训练过程中得到良好的表征学习从而影响检测效果的问题，同时，本方法通过将图像重建任务与目标检测任务进行对齐，提高了预训练模型对遥感目标检测任务的促进作用。

本发明授权一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法，其特征在于该方法的步骤包括： 步骤1，在自然场景数据集上对基于VisionTransformer特征提取网络的自编码器网络进行基于图像重建任务的自监督预训练，以获取具备领域级泛化知识的模型参数； 步骤2，对目标检测任务数据集的真实目标标注框进行随机多尺度的目标裁剪，得到目标级的任务相关图像数据； 步骤3：在步骤2获取的目标级的任务相关图像数据上，首先根据图像尺寸划分为小尺度目标图像数据和非小尺度目标图像数据，然后对小尺度目标图像数据进行统一的重新缩放并进行随机拼接操作； 步骤4：在步骤3获取的非小尺度目标图像数据以及进行随机拼接操作后的小尺度目标图像数据上，对多类别目标检测数据集中存在的类别样本数量不平衡现象进行样本重采样处理，实现多类别样本数目的均衡； 步骤5：使用步骤4进行样本重采样处理后的非小尺度目标图像数据以及小尺度目标图像数据更新步骤1中具备领域级泛化知识的模型参数，完成适用于遥感目标检测任务的自监督预训练。

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