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龍圖騰網恭喜合肥市正茂科技有限公司申請的專利多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119888206B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510368745.1，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備是由胡昌隆;劉安山;陳瑞寧;宋廷好;王力楊;呂元喆設計研發完成，并于2025-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備，目標檢測方法包括：獲取第一類圖像數據與第二類圖像數據；將所述第一類圖像數據輸入至待訓練的目標檢測模型進行訓練，得到優化的目標檢測模型；將所述第一類圖像數據與所述第二類圖像數據的實例圖像輸入至優化的目標檢測模型的特征提取模塊進行訓練，獲取訓練完成的目標檢測模型；獲取待測圖像，并將所述待測圖像輸入至訓練完成的目標檢測模型，生成分類結果與定位結果。通過本發明提供的通過本發明提供的一種多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備，能夠在樣本數量較少的情況下對目標檢測模型進行訓練。

本發明授權多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種多尺度大核注意力少樣本目標檢測方法，其特征在于，包括：獲取第一類圖像數據與第二類圖像數據；所述第一類圖像數據與所述第二類圖像數據包括多個圖像數據、以及圖像數據對應的實例圖像、樣本類型和定位結果；所述第一類圖像數據的樣本類型的數量大于第二類圖像數據的樣本類型的數量；將所述第一類圖像數據輸入至待訓練的目標檢測模型的特征提取模塊和分類回歸模塊，生成第一分類結果與第一定位結果；計算所述第一分類結果與對應樣本類型的第一分類損失；計算所述第一定位結果與對應定位結果的第一定位損失；依據所述第一分類損失與所述第一定位損失對待訓練的目標檢測模型進行優化，得到優化的目標檢測模型；將所述第一類圖像數據與所述第二類圖像數據的實例圖像輸入至優化的目標檢測模型的特征提取模塊中，生成優化中間特征；將所述優化中間特征輸入至優化的目標檢測模型的分類回歸模塊中，獲得第二分類結果與第二定位結果；計算所述第二分類結果與對應樣本類型的第二分類損失；計算所述第二定位結果與對應定位結果的第二定位損失；將所述第一類圖像數據與所述第二類圖像數據的實例圖像輸入至對比編碼模型中，生成對比中間特征；計算所述對比中間特征與優化中間特征的融合對比損失；依據所述第二分類損失與第二定位損失對分類回歸模塊進行優化；依據所述融合對比損失對特征提取模塊進行優化，獲取訓練完成的目標檢測模型；獲取待測圖像，將所述待測圖像輸入至訓練完成的目標檢測模型，生成分類結果與定位結果。

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