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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于动态标签分配的图像目标检测方法及装置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：CN114266940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111600152.1，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权基于动态标签分配的图像目标检测方法及装置是由张清凌;张斐钊;莫泽文设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态标签分配的图像目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态标签分配的图像目标检测方法及装置，该装置包括图像处理模块、模型构建模块、模型训练模块、目标检测模块，其中，模型构建模块通过端到端目标检测模型的归一化方式以及标签分配方式进行改进，构建改进后的端到端目标检测模型，通过训练得到的最优目标检测模型对图像进行目标检测。本发明应用于计算机视觉技术领域，使得端到端目标检测模型能够在避免人工后处理带来的问题的同时，提升其目前在标签分配方式和不同尺度目标检测方面的性能，实现了检测精度的提高。

本发明授权基于动态标签分配的图像目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态标签分配的图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对标注有待检测目标的图像进行预处理，得到训练图像与验证图像，并将所述训练图像收集至训练图像集，将所述验证图像收集至验证图像集；步骤2，构建基于SparseRCNN网络的端到端目标检测模型，并对端到端目标检测模型进行改进，包括归一化改进以及基于回归状态的动态标签分配方式改进；所述归一化改进具体为： 式中，Δx为归一化后的横坐标误差，xg为ground-truth的横坐标，xb为boundingbox的横坐标，wg为ground-truth的宽，Δy为归一化后的纵坐标误差，yg为ground-truth的纵坐标，yb为boundingbox的纵坐标，hg为ground-truth的高；所述基于回归状态的动态标签分配方式改进为：在代价矩阵对每个boundingbox的代价计算过程中，根据每个boundingbox的回归状态动态调整对应的权重，具体为： 式中，Costgiou为giou代价项，Costl1为L1代价项，wgiou为giou代价项的初始设定权重，wl1为L1代价项的初始设定权重，errorl1为Δx的绝对值与Δy的绝对值之和，α、β为超参数；步骤3，通过训练图像集迭代训练改进后的端到端目标检测模型，并在每轮迭代中利用验证图像集对端到端目标检测模型进行精度验证，从得到的所有训练后的端到端目标检测模型中选择验证精度最高的模型作为最优目标检测模型；步骤4，将所需检测图像作为所述最优目标检测模型的输入，并得到所述检测图像的目标检测结果。

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