买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于生成式回放的类别增量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：CN119625287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510154594.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于生成式回放的类别增量目标检测方法是由张艳宁;张世周;吕学强;王晨旭;邢颖慧;武启睿;王鹏;席庆彪设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式回放的类别增量目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于生成式回放的类别增量目标检测方法，包括：获取微调后的StableDiffusion模型；使用微调后的StableDiffusion模型生成旧任务和新任务对应的图像级回放数据，对图像级回放数据进行伪标签标注，并进行置信度采样，得到初始图像级回放数据；对初始图像级回放数据进行筛选，得到最终图像级回放数据；将最终图像级回放数据和新任务的真实数据进行结合，得到完整训练数据集对检测模型进行训练，得到训练好的检测模型。本发明可以提高生成式类别增量目标检测中生成数据的质量。解决了现有技术中的模型在生成式类别增量目标检测方法中，生成数据质量不高的问题。

本发明授权一种基于生成式回放的类别增量目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式回放的类别增量目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取目标检测数据，使用所述目标检测数据对StableDiffusion模型进行微调，得到微调后的StableDiffusion模型；S2、使用所述微调后的StableDiffusion模型生成旧任务和新任务对应的图像级回放数据，使用旧任务的模型和新任务的模型对所述图像级回放数据进行伪标签标注，并进行置信度采样，得到初始图像级回放数据；S3、使用跨任务相似性交叉采样模块对所述初始图像级回放数据进行筛选，得到最终图像级回放数据；S4、将所述最终图像级回放数据和所述新任务的真实数据进行结合，得到完整训练数据集对所述新任务对应的检测模型进行训练，得到训练好的检测模型，利用所述训练好的检测模型进行类别增量目标检测；所述S3中，所述使用跨任务相似性交叉采样模块对所述初始图像级回放数据进行筛选，具体包括：S31、使用所述新任务的真实数据训练所述新任务的模型对应的检测器；S32、使用所述新任务的模型对应的检测器对旧任务初始图像级回放数据进行预测，并保留预测结果中满足第二预设置信度条件的旧任务初始图像级回放数据，得到筛选后的旧任务初始图像级回放数据；其中，所述旧任务初始图像级回放数据为所述初始图像级回放数据中所述旧任务对应的数据；所述预设置信度条件为： 其中，表示新任务的模型对应的检测器对旧任务初始图像级回放数据进行预测生成的预测框集合，表示新任务的模型对应的检测器生成的第个边界框，表示新任务的模型对应的检测器生成的第个边界框的置信度分数，表示第二预设置信度阈值；S33、使用所述旧任务的模型对应的检测器对筛选后的旧任务初始图像级回放数据生成伪标注框；S34、计算所述筛选后的旧任务初始图像级回放数据中预测框与伪标注框的最小交并比；S35、根据所述最小交并比对所述筛选后的旧任务初始图像级回放数据进行进一步筛选，得到所述最终图像级回放数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。