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龙图腾网恭喜深圳大学;深圳市大德激光技术有限公司申请的专利一种基于DETR的人脸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：CN114926882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210562807.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于DETR的人脸检测方法是由张力;黄瑶;杨亚涛;杨延钊设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DETR的人脸检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DETR的人脸检测方法，包括以下步骤：选择WiderFace数据集；采用DataAnchorSample采样方法对WiderFace数据集内的图片进行随机裁剪和随机缩放，获取预处理后的图片；采用ResNet‑50作为骨干网络对预处理后的图片进行特征提取，选取不同层的图片特征图输入至Transformer模型；选用特征金字塔网络对图片特征图进行融合，输出融合特征图；Transformer模型中的解码器对融合特征图进行解码处理，获得优化人脸检测模型；采用WiderFace数据集内的训练集对优化人脸检测模型进行训练，获取最终人脸检测模型；根据获得的最终人脸检测模型进行人脸检测。

本发明授权一种基于DETR的人脸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DETR的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：数据集选择：选择WiderFace数据集；数据预处理：采用DataAnchorSample采样方法对WiderFace数据集内的图片进行随机裁剪和随机缩放，获取预处理后的图片；图片特征图提取：采用ResNet-50作为骨干网络对预处理后的图片进行特征提取，获取图片特征图，选取不同层的图片特征图输入至Transformer模型；特征融合：于Transformer模型中选用特征金字塔网络（FPN）对输入的不同层的图片特征图进行融合，输出融合特征图至Transformer模型中的解码器；模型获取：Transformer模型中的解码器对融合特征图进行解码处理，获得优化人脸检测模型；模型训练：采用WiderFace数据集内的训练集对优化人脸检测模型进行训练，获取最终人脸检测模型；人脸检测：根据获得的最终人脸检测模型进行人脸检测；所述图片特征图提取的步骤中选取不同层的图片特征图输入至Transformer模型的步骤具体为：选取第3、4和5层的图片特征图输入至Transformer模型；所述特征融合的步骤具体包括：将骨干网络的各层输出图片特征图的通道数通过线性映射的方式进行映射后统一为256；采用双线性插值算法对第5层的图片特征图进行上采样；将第4层的图片特征图通过1×1的普通卷积后与上采样后的第5层的图片特征图进行相加融合后通过3×3的逐通道卷积再经过1×1的普通卷积进行更新，获得新的第4层的图片特征图；采用双线性插值算法对新的第4层的图片特征图进行上采样；将第3层的图片特征图通过1×1的普通卷积后与上采样后的新的第4层的图片特征图进行相加融合后通过3×3的逐通道卷积再经过1×1的普通卷积进行更新，获得新的第3层的图片特征图作为第3、4和5层的图片特征图融合后的多尺度特征图；将多尺度特征图展平后在空间维度进行拼接，获得单层二维特征图作为融合特征图，输出融合特征图至Transformer模型中的解码器。

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