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龙图腾网获悉北京字节跳动网络技术有限公司申请的专利显著性目标检测模型的确定方法、装置、设备和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：CN114220014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202111564891.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权显著性目标检测模型的确定方法、装置、设备和介质是由焦少慧;刘志昂;刘姜江;程明明设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本显著性目标检测模型的确定方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种显著性目标检测模型的确定方法、装置、设备和介质。该方法包括：构建具有U型搜索结构的图像检测网络模型，图像检测网络模型包括：编码网络、解码网络、用于连接编码网络与解码网络的池化模块、位于编码网络与解码网络之间的第一中间网络以及位于池化模块与解码网络之间的第二中间网络；以检测图像中的显著性目标为搜索目标，基于样本数据对图像检测网络模型进行搜索训练，确定显著性目标检测模型。通过本公开实施例的技术方案，可以自动搜索确定出显著性目标检测模型，无需人工参与，并且可以有效保证显著性目标检测的准确性和效率。

本发明授权显著性目标检测模型的确定方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种显著性目标检测模型的确定方法，其特征在于，包括： 构建具有U型搜索结构的图像检测网络模型，所述图像检测网络模型包括：编码网络、解码网络、用于连接所述编码网络与所述解码网络的池化模块、位于所述编码网络与所述解码网络之间用于还原细节的第一中间网络以及位于所述池化模块与所述解码网络之间用于将池化模块输出的全局信息引导到自顶向下路径中的第二中间网络，所述第一中间网络包括预设数量的第一短连接模块，每个所述第一短连接模块用于对上一下采样模块输出的特征信息进行短连接处理，确定当前第一短连接模块输出的特征信息，其中，第一个所述第一短连接模块用于对stem卷积模块输出的特征信息进行短连接处理，确定第一个第一短连接模块输出的特征信息； 所述编码网络包括：stem卷积模块和预设数量的下采样模块；所述解码网络包括：目标检测模块和所述预设数量的上采样模块；所述第二中间网络包括：所述预设数量的第二短连接模块；其中，所述下采样模块、所述上采样模块、所述第一短连接模块和所述第二短连接模块均一一对应；每个所述下采样模块用于：对上一下采样模块输出的特征信息进行下采样，确定当前下采样模块输出的特征信息；每个所述第二短连接模块用于：对所述池化模块输出的特征信息进行短连接处理，确定当前第二短连接模块输出的特征信息；每个所述上采样模块用于：对上一上采样模块输出的特征信息进行上采样，并将上采样后的特征信息、与当前上采样模块对应的第一短连接模块输出的特征信息以及与当前上采样模块对应的第二短连接模块输出的特征信息进行相加处理，确定当前上采样模块输出的特征信息；所述目标检测模块用于：将最后一个上采样模块输出的特征信息转换为单通道特征图，并通过sigmoid激活函数处理操作，获得输出结果并输出； 以检测图像中的显著性目标为搜索目标，基于样本数据对所述图像检测网络模型进行搜索训练，确定显著性目标检测模型。

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