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龙图腾网获悉北京轩宇空间科技有限公司申请的专利特征融合网络构建方法、样本选择方法、目标检测方法及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：CN113989601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111224557.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权特征融合网络构建方法、样本选择方法、目标检测方法及装置是由谷晓琳;杨敏;于文考;张燚;贯顺设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征融合网络构建方法、样本选择方法、目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种特征融合网络、样本选择方法、目标检测方法及装置，应用于单阶段目标检测器，特征融合网络设于骨干网络和头部检测网络之间，包括三个投影层、两个残差模块、下采样卷积层、上采样卷积层和两次合并，替代特征金字塔网络，对骨干网络提取的特征进行融合，并输出单层的特征图，减少模型参数，降低网络结构的复杂程度。样本选择方法充分考虑网络的预测信息和先验信息对样本选择的影响，使用匈牙利算法为每个目标选择最优的样本参与模型训练，使检测模型输出更加稀疏，是移除非极大值抑制算法的关键步骤。目标检测方法及装置可提高目标检测的性能，加快检测算法的运行效率。

本发明授权特征融合网络构建方法、样本选择方法、目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种特征融合网络构建方法，应用于单阶段目标检测器进行图像中感兴趣目标的检测，设于骨干网络和头部检测网络之间，骨干网络用于提取图像的特征信息，头部检测网络用于进行目标分类和位置回归，其特征在于，特征融合网络构建方法包括构建：投影层，用于对骨干网络提取的不同分辨率的原始特征图x3、特征图x4、特征图x5分别进行处理后分别输出特征图f3、特征图f4、特征图f5，使特征图能够提供更多目标检测需要的特征信息；其中，特征图f3的分辨率大于特征图f4的分辨率、特征图f4的分辨率大于特征图f5的分辨率；两个残差模块，用于分别对特征图f4进行处理以增大感受野，两个残差模块中的空洞卷积使用的空洞率不相同，一个残差模块输出增大感受野后的特征图f6，另一个残差模块输出增大感受野后的特征图f7；下采样卷积层，用于对特征图f3进行下采样卷积处理，以得到与特征图f4分辨率相同的特征图f3’；上采样卷积层，用于对特征图f5进行下采样卷积处理，以得到与特征图f4分辨率相同的特征图；第一合并单元，用于将上采样卷积层处理得到与特征图f4分辨率相同的特征图与特征图f6合并，生成新的特征图f5’；第二合并单元，用于将特征图f3’、特征图f4、特征图f5’、特征图f7合并成新的特征图，以输入给头部检测网路。

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