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龙图腾网恭喜南京南自信息技术有限公司申请的专利一种目标检测方法、装置及存储介质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：CN118799562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411273991.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种目标检测方法、装置及存储介质是由孙子正;景文林;赵亚军;王玉琛;王成军设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测方法、装置及存储介质，属于图像检测技术领域，在本申请实施例中，一种目标检测方法，包括：获取目标检测的原始图像；将获取的原始图像输入预先构建的图像分割模型中，获得原始图像的分割掩码，作为特征编码网络的真实标签；将原始图像输入至目标检测器的特征编码网络，获得突出目标关键区域与语义信息的相关模板；将相关模板输入目标检测器的特征解码网络，获得初始模板；通过对比原始图像与初始模板，优化目标检测器的特征解码网络的参数；采用优化后的目标检测器进行目标检测。本申请能够对相关模板主动学习和优化，并强调和突出图像中的关键信息，从而显著提高目标检测的性能。

本发明授权一种目标检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于：包括：获取检测目标的原始图像；将获取的所述原始图像输入预先构建的图像分割模型中，获得所述原始图像的分割掩码，作为特征编码网络的真实标签；将所述原始图像输入至目标检测器的特征编码网络，获得突出目标关键区域与语义信息的相关模板；所述目标检测器的特征编码网络采用卷积神经网络架构，所述特征编码网络的损失函数公式如下： ;其中，JE为特征编码网络损失，ε为特征编码网络的参数，G为分割掩码，S为相关模板；加密图像公式如下： ;其中，I为输入的原始图像，S为相关模板；将加密图像输入目标检测器的特征解码网络，获得初始模板；所述目标检测器的特征解码网络采用卷积神经网络架构，所述特征解码网络的损失函数公式如下： ;其中，JD为特征解码网络损失，S为相关模板，为初始模板，I为原始图像，为特征解码网络的参数；优化所述目标检测器的特征编码网络和特征解码网络；采用优化后的所述目标检测器进行目标检测。

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