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龙图腾网恭喜中国科学院软件研究所申请的专利目标检测模型的性能测试方法、装置、设备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：CN114742145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210350711.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的性能测试方法、装置、设备及存储介质是由薛云志;孟令中;魏松江;董乾;王鹏淇;杨光;师源设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的性能测试方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测模型的性能测试方法、装置、设备及存储介质，涉及模型测试技术领域。所述方法包括：获取图像数据集，图像数据集包括：带目标的图像、图像的标签和图像的语义图；针对图像数据集中的每张图像，基于图像的标签与图像的语义图，提取图像中的所有目标以及每一目标的像素数量，并基于目标的像素数量确定目标的像素级别；通过目标检测模型对图像数据集中的图像进行处理得到预测结果，并基于预测结果和标签，统计各目标类别在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量；基于真正例数量、假正例数量和假反例数量，计算目标检测模型在各像素级别下的平均精度均值。本发明更好地衡量了目标检测模型对于小目标的检测性能。

本发明授权目标检测模型的性能测试方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的性能测试方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像数据集，所述图像数据集包括：带目标的图像、所述图像的标签和所述图像的语义图；针对所述图像数据集中的每张图像，基于所述图像的标签与所述图像的语义图，提取所述图像中的所有目标以及每一目标的像素数量，并基于所述目标的像素数量确定所述目标的像素级别；其中，所述基于所述图像的标签与所述图像的语义图，提取所述图像中的所有目标以及每一目标的像素数量，包括：基于所述图像的语义图构建语义图矩阵；基于所述图像的标签指示的目标数量，初始化目标数量；在遍历至第w个目标时，获取所述第w个目标的语义信息，并将所述第w个目标的像素数量赋值为所述语义图矩阵中所有值等于所述第w个目标的语义信息的像素数量；通过目标检测模型对所述图像数据集中的图像进行处理得到预测结果，并基于所述预测结果和所述标签，统计各目标类别在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量；其中，所述通过目标检测模型对所述图像数据集中的图像进行处理得到预测结果，并基于所述预测结果和所述标签，统计各目标类别在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量，包括：在遍历至所述图像数据集中的第s张图像时，将所述第s张图像输入所述目标检测模型，得到所述第s张图像中预测标签为目标类别C的所有预测结果；基于所述第s张图像的标签，提取所述第s张图像中真实标签为所述目标类别C的所有目标；基于真实标签为所述目标类别C的所有目标分别与每一预测结果之间的交并比，获取所述目标类别C在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量；直至遍历所有目标类别以及所述图像数据集中的所有图像，获取各目标类别在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量；基于所述真正例数量、假正例数量和假反例数量，计算所述目标检测模型在各像素级别下的平均精度均值。

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