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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于新型特征金字塔网络的图像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：CN114511006B 。

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：202210048960.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于新型特征金字塔网络的图像目标检测方法是由潘晴;黄强;田妮莉设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于新型特征金字塔网络的图像目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于新型特征金字塔网络的图像目标检测方法，首先采用金字塔池化模块对输入的最高等级特征图处理，得到包含特征图不同大小区域上下文信息的多尺度特征，然后对所有等级的特征图进行降维和平均池化，得到通道数一致、大小一致的四个特征图，再送入两个1x1卷积层计算得到位置权重，并对四个特征图进行位置加权，然后采用3x3卷积对最高等级的特征图进行处理并自上而下相加融合得到五个特征图，最后在五个特征图上预测，得到目标检测结果。本发明不仅能解决混叠效应、高级语义信息被稀释和低级空间信息局限访问的问题，还能不复杂化特征金字塔网络的融合结构，生成更具有鉴别性的特征，提升不同类型的检测器的检测精度。

本发明授权一种基于新型特征金字塔网络的图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于新型特征金字塔网络的图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用金字塔池化模块对输入特征金字塔网络的最高等级的特征图C5进行处理，得到包含不同大小区域上下文信息的多尺度特征；S2、采用1x1卷积层对输入的所有等级特征图进行降维，使所有特征图通道维度为256；S3、对所有等级的特征图进行平均池化处理，使所有特征图分辨率大小与最高等级的特征图C5的大小保持一致，得到特征图C′i，其中i＝2,3,4,5；S4、将池化处理后的所有特征图送入两个串联的1x1卷积层，计算位置权重；S5、采用最近邻插值法将位置权重上采样为相应等级的特征图大小，得到位置权重图；S6、对所有等级特征图进行位置加权，得到位置加权后的特征图；S7、采用最近邻插值法自上而下地缩放各等级特征图到相邻等级特征图大小并相加融合，同时采用3x3卷积对位置加权后的最高等级特征图进行处理，得到用于预测的五个不同等级的特征图；S8、在步骤S7得到的五个不同等级的特征图上预测即可得到目标检测结果。

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