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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利图像目标检测方法与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：CN115331081B 。

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：202211053451.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权图像目标检测方法与装置是由方杰民;王兴刚;刘文予设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像目标检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像目标检测方法：使用Transformer网络作为骨干网络从图像提取多分辨率特征图；将多分辨率特征图输入到跨尺度注意力的特征金字塔网络中；在特征金字塔网络中，从输入的小分辨率特征开始，利用跨尺度注意力模块，逐步往大分辨率进行特征的融合及重组，特征从小分辨率到大分辨率被累积融合；通过融合后的特征将被进一步送入后续处理及预测模块，进行检测框的回归和类别的预测，基于目标数据集训练上述跨尺度注意力的特征金字塔网络直至收敛；利用训练得到的跨尺度注意力的特征金字塔网络对待检测图片进行检测框的回归和类别的预测。提升最终目标检测的性能。本发明还提供了相应的图像目标检测装置。

本发明授权图像目标检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：使用Transformer网络作为骨干网络从图像提取多分辨率特征图； 步骤二：将步骤一中的多分辨率特征图输入到跨尺度注意力的特征金字塔网络中； 步骤三：在特征金字塔网络中，从步骤二中输入的小分辨率特征开始，利用跨尺度注意力模块，逐步往大分辨率进行特征的融合及重组，特征从小分辨率到大分辨率被累积融合；所述步骤三中跨尺度注意力模块通过以下步骤实现：3.1第个层次的特征和第个层次的特征先被转换为1维的词元序列，即和，其中,分别为特征在高度和宽度两个维度的空间尺寸，为特征的通道维度大小；,分别为特征在高度和宽度两个维度的空间尺寸；3.2将3.1中得到的两个特征序列映射到查询Query，键Key和值Value三个空间，得到三个空间的特征矩阵；3.3对3.2中得到的三个矩阵进行注意力机制的运算；Query矩阵通过对第个层次的特征进行线性映射得到，即：其中为线性映射的矩阵参数，为映射后的Query矩阵；Key矩阵和Value矩阵均通过直接级联和两组特征得到，即其中表示级联操作，表示得到的Key矩阵和Value矩阵；所述步骤3.3将Query矩阵和Key矩阵相乘得到注意力响应图，响应图被进一步作用于Value矩阵以得到新的token序列；在所述步骤3.3中，第个层次的token序列最终将以残差连接的形式被再次加到新token序列上，整个过程被表示为，其中，为得到的输出特征矩阵，为key矩阵的转置，softmax为归一化指数函数； 步骤四：通过步骤三融合后的特征将被进一步送入后续处理及预测模块，进行检测框的回归和类别的预测，基于目标数据集训练上述跨尺度注意力的特征金字塔网络直至收敛； 步骤五：利用训练得到的跨尺度注意力的特征金字塔网络对待检测图片进行检测框的回归和类别的预测。

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