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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于优化锚框机制的目标检测方法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：CN114863199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210276223.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于优化锚框机制的目标检测方法是由梁哲喆;于海;王莹;朱志良设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化锚框机制的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于优化锚框机制的目标检测方法，涉及目标检测技术领域。该方法通过目标检测模型的骨架和颈部获得待检测实例图像对应的金字塔层级数量的特征图；再根据金字塔层级数量的特征图设计锚框参数，生成锚框；同时将特征图通过特征适应模块，得到新特征图；将新特征图和锚框输入至目标检测模型的头部进行训练；选出各个特征图的锚框的各种损失的平均值之和最小的那个特征图对目标检测模型进行训练；最后使用训练好的目标检测模型对待检测图像进行目标检测。该方法在前向运算中为目标检测模型设计锚框参数，减少了人工调整锚框超参数的成本。根据每一次前向训练的各损失均值之和进行特征图的选取和训练，从而达到训练上的最优化。

本发明授权一种基于优化锚框机制的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化锚框机制的目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对带有真实框的待检测实例图像进行数据预处理，得到标准图像；步骤2：将预处理后的待检测实例图像输入目标检测模型的骨架—特征提取网络，得到特征图；步骤3：将骨架部分输出的特征图输入目标检测模型的颈部—特征金字塔部分，获得金字塔层级数量的特征图；步骤4：通过引导式锚框设计模块根据金字塔层级数量的特征图设计锚框参数，并且使用这些参数生成锚框；步骤4.1：将步骤3获得的金字塔层级数量的特征图分别输入多组引导式锚框模块，得到特征图锚框参数；步骤4.2：将步骤4.1得到的锚框参数：特征图锚框存在概率分数参数和特征图锚框宽高参数用于生成若干组新的锚框，用于之后在目标检测头部——分类器进行回归预测与分类预测；步骤5：将目标检测模型颈部——特征金字塔输出的特征图通过一个特征适应模块，得到用于分类与回归的新特征图；步骤6：将特征适应模块输出的新特征图和使用引导式锚框模块所输出锚框参数生成的锚框输入至目标检测模型的头部——分类器，并为待检测实例的真实框分配各个特征图上的若干锚框作为训练样本，将各个特征图所有落入待检测实例真实框框中心区域的锚框作为用于训练的正样本；步骤7：通过在线特征选择机制收集各个特征图的锚框的各种损失的平均值之和；对比各个特征图的损失平均值之和，选出损失值之和最小的特征图，让目标检测模型使用该特征图对应的锚框和特征图进行训练，达到最优化特征选择的效果；步骤8、将不带有真实框的待检测实例输入至训练好的目标检测模型，实现目标的检测。

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