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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种细粒度导向的小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：CN115587627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211271767.9，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种细粒度导向的小目标检测方法是由王恺;王胤哲;盛晓颖;李涛设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度导向的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种细粒度导向的小目标检测方法，包括以下步骤：预处理小目标检测数据集，利用滑动窗口对训练图像进行裁剪；根据标注框位置信息，生成分割分支伪标签；对裁剪后的小目标图像做数据增强，再分别输入特征提取网络模型；将输出的特征矩阵输入到小目标检测分支和分割分支；小目标检测分支和分割分支并行训练、独立优化；直至特征提取网络模型收敛，训练阶段结束；测试阶段，移除分割分支，分割分支不参与模型推理过程。本发明在网络训练过程中，新增分割分支，引导特征提取网络对于输入图像细粒度特征的学习，并设计分割分支伪标签，消除背景噪音的影响，且在不增加模型推理计算代价的前提下针对性地提高模型对小目标检测能力。

本发明授权一种细粒度导向的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种细粒度导向的小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：预处理小目标检测数据集，利用滑动窗口对数据集中的训练图像进行裁剪； 步骤2：根据数据集的标注框位置信息，生成分割分支伪标签，分割分支伪标签的生成策略为：以标注框重心为中心点，设置从中心点向标注框边缘辐射，辐射范围内的像素点为正样本； 步骤3：对裁剪后的小目标图像做数据增强，再分别输入特征提取网络模型； 步骤4：将特征提取网络模型输出的特征矩阵输入到小目标检测分支和分割分支； 步骤5：小目标检测分支和分割分支并行训练、独立优化； 其中，小目标检测分支：前向传播阶段，小目标检测分支输出小目标所在区域的检测框；小目标检测分支损失层梯度反向传播，更新参数，优化检测框位置； 分割分支：前向传播阶段，分割分支预测每个像素点处于小目标所在区域内部的概率；分割分支损失层梯度反向传播，引导特征提取网络模型学习细粒度特征； 步骤6：重复步骤3-步骤5，直至特征提取网络模型收敛，训练阶段结束； 步骤7：测试阶段，移除分割分支，分割分支不参与模型推理过程。

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