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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品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：CN113574566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202180001203.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品是由高伟;廖桂标;李革设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测网络构建优化方法，所述目标检测网络构建优化方法包括：获取高质量可视媒体数据及其对应的低质量可视媒体数据以及对应的真实标签，分别提取预设先验网络针对于高质量可视媒体数据的第一主干网侧面输出特征以及提取预设待训练目标检测网络针对于低质量可视媒体数据的第二主干网侧面输出特征；基于所述第一主干网侧面输出特征、所述第二主干网侧面输出特征和所述真实标签，构建特征相关性损失、显著目标位置损失以及显著性预测损失；基于所述特征相关性损失、所述显著性目标位置损失以及所述显著性预测损失，优化所述预设待训练目标检测网络，获得目标检测网络。本申请解决了显著性目标检测网络检测精度低的技术问题。

本发明授权目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种目标检测网络构建优化方法，其特征在于，所述目标检测网络构建优化方法包括：获取高质量可视媒体数据、所述高质量可视媒体数据对应的低质量可视媒体数据以及对应的真实标签，分别提取预设先验网络针对于所述高质量可视媒体数据的第一主干网侧面输出特征以及提取预设待训练目标检测网络针对于所述低质量可视媒体数据的第二主干网侧面输出特征，其中，所述第一主干网侧面输出特征至少包括一第一网络高层特征，所述第二主干网侧面输出特征至少包括一第二网络高层特征；基于所述第一主干网侧面输出特征与所述第二主干网侧面输出特征之间的差异度，构建表示所述预设先验网络与所述预设待训练目标检测网络之间的相关性的特征相关性损失；对各所述第一网络高层特征进行融合，获得所述预设先验网络对应的第一显著性预测图，并对各所述第二网络高层特征进行融合，获得所述预设待训练目标检测网络对应的第二显著性预测图；基于所述第一显著性预测图和所述第二显著性预测图之间的显著目标位置的差异度，构建表示所述预设先验网络和所述预设待训练目标检测网络之间进行显著目标定位的显著性目标位置损失；基于所述第二显著性预测图与所述真实标签，构建表示所述预设先验网络和所述预设待训练目标检测网络之间进行显著目标定位的显著性预测损失；基于所述特征相关性损失、所述显著性目标位置损失以及所述显著性预测损失，优化所述预设待训练目标检测网络，获得目标检测网络。

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