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龙图腾网恭喜中国兵器工业计算机应用技术研究所申请的专利一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及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：CN115049901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210631175.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及设备是由史津竹;赵小川;李陈;刘华鹏;樊迪;陈路豪;王子彻设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及设备。其中检测方法包括以下步骤：获取待检测图像；通过改进的仿初级视觉皮层模型对待检测图像进行预处理，得到初级特征图；通过预设的小目标检测模型对初级特征图进行特征提取，得到m个目标特征图，包括：对初级特征图依次进行m次特征图尺寸压缩和特征提取，得到m个不同尺寸的骨干特征图和感兴趣特征图；基于m个骨干特征图和感兴趣特征图进行加权通道拼接的注意力融合和特征提取，得到m个目标特征图，对m个目标特征图进行特征融合，得到目标检测结果。本发明改善了现有技术中针对小目标检测的方法准确性差，容易造成误检、漏检，无法应用于存在大量小目标的应用场景的问题。

本发明授权一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征图加权注意力融合的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测图像；通过改进的仿初级视觉皮层模型对所述待检测图像进行预处理，得到初级特征图；所述改进的仿初级视觉皮层模型包括：VoneBlock层、Conv层和Weighted_Sum_Attention层；所述VoneBlock层，用于对所述待检测图像进行仿生视觉特征提取得到仿生视觉特征图；所述Conv层，用于对所述待检测图像进行卷积特征提取得到卷积特征图；所述Weighted_Sum_Attention层，用于对所述仿生视觉特征图和所述卷积特征图的像素值进行加权相加的注意力融合，得到所述初级特征图；所述Weighted_Sum_Attention层通过下式进行特征图加权相加的注意力特征融合： 其中，ε为预设的微小常量；n表示输入的特征图的数量，所述输入的特征图包括输入的仿生视觉特征图和卷积特征图；Finputi表示输入的第i个特征图；wi表示第i个输入特征图的权值，wi预设为模型的训练变量，预设wi≥0；SE表示基于SE注意力模块进行特征提取；CBAM表示基于CBAM注意力模块进行特征提取；通过预设的小目标检测模型对所述初级特征图进行特征提取，得到m个目标特征图，包括：对初级特征图依次进行m次特征图尺寸压缩和特征提取，得到m个不同尺寸的骨干特征图和感兴趣特征图；基于m个所述骨干特征图和感兴趣特征图进行加权通道拼接的注意力融合和特征提取，得到m个目标特征图，m为大于1的整数；对m个所述目标特征图进行特征融合，得到目标检测结果。

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