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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络及应用该网络的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：CN113902966B 。

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：202111177180.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络及应用该网络的检测方法是由顾寄南;夏子林;张可设计研发完成，并于2021-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络及应用该网络的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络及应用该网络的检测方法，该针对电子元器件的无锚框目标检测网络包括Encoder、Decoder、Head部分，其中，Encoder部分包括改进型主干特征提取网络EfficientNet，该EfficientNet包括MBConv‑ECA模块以及可变性卷积模块，Decoder部分包括实现上采样功能的反卷积模块，Head部分包括分类预测以及边界框回归预测模块，在分类预测与边框回归预测之后，对该无锚框目标检测网络正向传播的结果与真实值进行损失计算并进行反向传播，从而更新梯度，完成网络的训练；利用该网络实现对电子元器件的无锚框目标检测，能够实时获得电子元器件的类别及其位置信息，实现电子元器件的实时检测。

本发明授权一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络及应用该网络的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对电子元器件的无锚框目标检测网络构建方法，其特征在于，包括Encoder、Decoder以及Head三个部分；所述Encoder采用改进型主干特征提取网络EfficientNet，改进型主干特征提取网络EfficientNet是由MBConv-ECA模块以及可变形卷积模块组成；经过改进型主干特征提取网络EfficientNet即可完成对输入图片的特征提取，生成最终的特征图；MBConv-ECA模块是将MBConv模块中的注意力机制SE模块替换为ECA模块；所述MBConv-ECA模块包括1×1的卷积、BN层以及Swish激活函数、k×k深度可分离卷积、ECA模块和1×1的卷积；所述ECA模块将提取特征后的特征图进行自适应全局平均池化，将H×W×C的特征图转化为1×1×C，接下来会经过卷积核为k的一维卷积，其中，k是根据通道数生成的，具体见如下表达式： 其中，H、W、C分别是分别表示特征图的高、宽以及通道数；b、γ为上式卷积核生成函数中的超参数，b＝1，γ＝2，若k能被2整除则k＝k，若k不能被2整除则k＝k+1；经过一维卷积后，每一个通道都能关注到其邻近k个通道之间的关系，再经过Sigmoid激活函数得到每一个通道对应的权重，权重维度为1×1×C，再与传入的特征图H×W×C相乘即得到经过ECA注意力模块之后的特征图；Decoder由多个反卷积模块组成，由反卷积模块进行反卷积操作；Decoder部分是将改进型主干特征提取网络EfficientNet生成的最终特征图经过反卷积操作，生成最终的预测特征图；Head部分包含分类预测以及回归预测这两个分支；在经过Decoder部分获得最终的预测特征图后，将最终的预测特征图传入Head部分生成分类预测结果以及边框回归预测结果。

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