南京大学王利民获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种面向长尾目标检测的分类对数归一化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：CN114863088B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210319585.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向长尾目标检测的分类对数归一化方法是由王利民;赵亮;滕尧;武港山设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向长尾目标检测的分类对数归一化方法在说明书摘要公布了：一种面向长尾目标检测的分类对数归一化方法，目标检测中，对分类器的预测分布使用归一化的方式执行矫正，具体为利用分类器已有的分类输出的分类对数计算统计量，来归一化分类网络最终激活值，自我纠正有偏差的预测结果。尤其适用于长尾目标检测。本发明方法是免训练和免调参的，与具体目标检测模型和分布无关，是即插即用的。本发明方法同时在长尾目标检测和分类任务上展现了有效性和通用性，在现有的极具挑战性的长尾目标检测数据集LVIS1.0上，本发明方法在多种检测器设置下，所有标准指标均超过了现有最好模型。本发明方法也在长尾分类数据集ImageNet‑LT上取得了较好的效果。
本发明授权一种面向长尾目标检测的分类对数归一化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向长尾目标检测的分类对数归一化方法，其特征是目标检测中，对分类器的预测分布使用归一化的方式执行矫正，具体为利用分类器已有的分类输出的分类对数计算统计量，来归一化分类网络最终激活值，自我纠正有偏差的预测结果； 其中，检测任务为对检测目标的分类任务，在构建分类网络并训练后，在测试阶段，测试集数据长尾分布，对于分类器输出的每批C维分类对数向量x∈RC，执行如下的归一化： 其中μx,σx∈RC表示在训练样本的向量上计算得到的均值和标准差，ε为稳定参数，用于维护标准差的数值稳定性； 归一化操作为：首先遍历所有训练样本，通过指数滑动平均从训练集的批量分类统计量中累积全局统计量，得到μx和σx，从而获得分类器在每个类别上的预测偏见的近似；分类对数向量x被归一化为后，应用一个argmax函数来获得相应分类标签的近似值，作为分类器的最终预测结果。
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