買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué);東南大學(xué)深圳研究院申請的專利一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115690549B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211420718.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法是由杜松林;謝昊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)獲取與處理，搭建模型訓(xùn)練環(huán)境、將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)送入搭建好的模型中訓(xùn)練以及最終模型的驗(yàn)證與檢測，本發(fā)明解決了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測任務(wù)中收斂速度慢、訓(xùn)練耗時長等難題，提高了目標(biāo)檢測任務(wù)的檢測精度和檢測速度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于并聯(lián)交互架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)多維度特征融合的目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：準(zhǔn)備模型訓(xùn)練所需COCO2017數(shù)據(jù)集；在服務(wù)器中配置COCO2017數(shù)據(jù)集，按照要求格式放入訓(xùn)練文件夾； 步驟2：在mmdetection框架下搭建模型，配置訓(xùn)練所需PyTorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境； 步驟3：設(shè)置好訓(xùn)練超參數(shù)，將數(shù)據(jù)集輸入到并聯(lián)交互架構(gòu)端到端目標(biāo)檢測模型中進(jìn)行訓(xùn)練； 步驟4：模型將輸入圖像送入ResNet50中進(jìn)行特征提取，輸出多尺度特征圖featuremap，接著由多尺度特征圖構(gòu)建3D特征采樣空間； 步驟5：生成一組包含內(nèi)容向量和位置向量的預(yù)測向量objectqueries，對每個objectquery而言，objectquery通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成采樣偏移，以其位置向量作為初始坐標(biāo)，結(jié)合采樣偏移生成模型初始采樣點(diǎn)； 步驟6：以初始采樣點(diǎn)和其在采樣空間的八個鄰點(diǎn)構(gòu)成一個局部采樣窗口，對窗口內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行插值，得到窗口特征，接著鋪平窗口； 步驟7：得到的特征矩陣送入特征融合網(wǎng)絡(luò)CFFN，CFFN由一個單向并聯(lián)交互結(jié)構(gòu)PSUI和一個組間自注意力層構(gòu)成，這層實(shí)現(xiàn)對特征在空間和通道維度上的充分融合； 步驟8：充分融合后的特征送入AdaptiveMixing解碼層進(jìn)行特征解耦； 步驟9：解碼層的最終輸出依次通過兩個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FFN分別更新objectquery的內(nèi)容向量和位置向量，其內(nèi)容向量和位置向量再經(jīng)過兩個FFN預(yù)測待檢測目標(biāo)的類別與位置； 步驟10：模型訓(xùn)練完畢后，可以驗(yàn)證其精度，也可以用訓(xùn)練好的模型文件根據(jù)輸入的測試圖片生成檢測框，檢測出測試圖片中待檢測物體的類別和位置。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人東南大學(xué);東南大學(xué)深圳研究院，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區(qū)四牌樓2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。