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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法、介质和设备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：CN114612374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011449545.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法、介质和设备是由胡庆茂;张伟烽设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法、存储介质和设备。所述训练方法包括：将获取的原始检测图像输入到所述特征提取网络，得到若干不同尺度的层次化特征图；将所述层次化特征图输入到所述三角特征金字塔融合网络，得到若干不同尺度的融合特征图；将若干不同尺度的融合特征图输入到回归预测网络，得到预测目标值；根据预测目标值和获取的真实目标值更新损失函数；根据更新后的损失函数对待训练的图像检测模型的网络参数进行更新。本申请构建了具有至少五种不同融合路径的融合网络，使得不同尺度的特征图之间得到充分融合，保留更多的细节信息和原始信息，提高模型的检测准确率，提升了安检领域检测网络的性能和效率。

本发明授权基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征金字塔的图像检测模型的训练方法，其特征在于，待训练的图像检测模型包括特征提取网络、三角特征金字塔融合网络和回归预测网络，其中，三角特征金字塔融合网络包括若干融合单元，且所述三角特征金字塔融合网络至少具有五种不同的融合路径，所述训练方法包括：将获取的原始检测图像输入到所述特征提取网络，得到若干不同尺度的层次化特征图；将所述层次化特征图输入到所述三角特征金字塔融合网络，得到若干不同尺度的融合特征图；将若干不同尺度的融合特征图输入到回归预测网络，得到预测目标值；根据预测目标值和获取的真实目标值更新损失函数；根据更新后的损失函数对待训练的图像检测模型的网络参数进行更新；所述三角特征金字塔融合网络具有：第一融合路径，用于融合形成不同比例的特征图；第二融合路径，用于缩短低级特征向高级特征传输的距离；第三融合路径，用于融合同一尺度的特征信息；第四融合路径，用于融合分别位于相邻两层融合层且分别位于第一融合路径和第二融合路径的融合单元的数据；第五融合路径，用于融合同一层融合层的输入单元和输出单元的特征信息。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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”。