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龙图腾网获悉北京神目科技有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学申请的专利基于注意力机制的目标检测模型装置及其训练方法、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：CN116977911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210424385.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于注意力机制的目标检测模型装置及其训练方法、目标检测方法是由朱柯弘;张梓航;赵自然;顾建平;金颖康设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的目标检测模型装置及其训练方法、目标检测方法在说明书摘要公布了：提供了一种基于注意力机制的目标检测模型及其训练方法，所述目标检测模型包括前景特征提取网络、全图特征提取网络和背景特征提取网络，所述方法包括：获取初始图像，所述初始图像包括待检测的目标；处理所述初始图像以获取第一图像特征；将所述第一图像特征输入前景特征提取网络以获取前景特征；将所述第一图像特征输入全图特征提取网络以获取全图特征；以及将所述第一图像特征输入背景特征提取网络以获取背景特征，其中，所述将所述第一图像特征输入全图特征提取网络以获取全图特征包括：将所述第一图像特征输入全图特征提取网络；以及基于注意力机制处理输入的所述第一图像特征，以获取全图特征。

本发明授权基于注意力机制的目标检测模型装置及其训练方法、目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的目标检测模型的训练方法，所述目标检测模型包括前景特征提取网络、全图特征提取网络和背景特征提取网络，其特征在于，所述方法包括： 获取初始图像，所述初始图像包括待检测的目标； 处理所述初始图像以获取第一图像特征； 将所述第一图像特征输入前景特征提取网络以获取前景特征，其中包括：将前景掩模图像输入前景注意力子模型，以获取前景注意力矩阵；将所述第一图像特征与所述前景注意力矩阵相乘，得到前景增强特征； 将所述第一图像特征输入全图特征提取网络以获取全图特征；以及 将所述第一图像特征输入背景特征提取网络以获取背景特征， 其中，所述将所述第一图像特征输入全图特征提取网络以获取全图特征包括： 将所述第一图像特征输入全图特征提取网络； 基于注意力机制处理输入的所述第一图像特征，以获取全图特征； 基于所述全图特征、所述前景特征和所述背景特征构建损失函数；以及 利用所述损失函数，对所述目标检测模型的参数进行更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京神目科技有限公司;同方威视技术股份有限公司;清华大学，其通讯地址为：101399 北京市顺义区临空经济核心区融慧园6号楼4-170；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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