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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多尺度特征补偿及门控增强的小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：CN116342868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310283681.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测方法是由张铭津;臧璠;岳珂;张秉颜;李云松;高新波设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征补偿及门控增强的小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多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测方法，主要解决现有方法检测准确率低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测模型：包括顺次连接的卷积模块、转置模块、门控增强模块和预测模块，以及加载在卷积模块和转置模块之间的多尺度特征补偿模块；对小目标检测模型进行迭代训练；获取测试样本的小目标检测结果。本发明中多尺度特征补偿模块用来提取下采样操作前后的浅层和深层特征，并利用浅层特征对深层特征补偿细节特征，提高多尺度上下文的表征能力，门控增强模块用来增强目标特征和抑制背景噪声，提高目标的信噪比，提高小目标检测的准确率。

本发明授权基于多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取K幅小目标图像，并对每幅小目标图像中的小目标对象进行标注，再将M幅小目标图像及其对应的标签组成训练样本集R1，将剩余的K-M幅小目标图像及其对应的标签组成测试样本集E1，其中K≥500， 2构建基于多尺度特征补偿及门控增强的小目标检测模型O： 构建包括顺次连接的卷积模块、转置模块、门控增强模块和预测模块的小目标检测模型O；卷积模块包括依次层叠的N个卷积层；转置模块包括依次层叠的N个转置卷积层；第n个卷积层的输入、输出端与第N-n-1个转置卷积层之间各加载有一个多尺度特征补偿模块，第二和第三个转置卷积层的输入端均与门控增强模块的输入端相连；多尺度特征补偿模块包括并行排布的三个分支，第一、第二分支均由顺次连接的六个残差卷积模块组成，第三分支由顺次连接的卷积层和六个残差卷积模块组成，且第二分支的输入端还与第三分支的输入端相连，三个分支中的第二、第四、第六残差卷积模块的输出端相加连接；残差卷积模块包括顺次连接的六个卷积层；门控增强模块包括并行排布的两个池化层和与其级联的卷积层和非线性激活层；预测模块包括顺次连接的卷积层、归一化层、非线性激活层、随机dropout层和卷积层；其中，N≥3； 3对小目标检测模型O进行迭代训练： 3a初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥1000，第t次迭代的小目标检测模型Ot中的权值、偏置参数分别为wt、bt，并令t＝0，Ot＝O； 3b将从训练样本集R1中随机有放回的选取L个训练样本作为小目标检测模型O的输入进行前向传播，其中，1≤L≤M： 3b1卷积模块中N个卷积层逐层对每个训练样本进行下采样，得到每个卷积层输出的L个下采样特征图； 3b2每个多尺度特征补偿模块分别利用其所连接的卷积模块中对应的卷积层的输入对卷积层的输出进行特征补偿，得到每个多尺度特征补偿模块输出的L个特征补偿特征图； 3b3转置模块中的第n个转置卷积层对其所连接的多尺度特征补偿模块的输出和第n-1个转置卷积层的输出的加和进行上采样，得到每个转置卷积层输出的L个上采样特征图； 3b4门控增强模块利用第二个转置卷积层的输入和第N个转置卷积层的输出对第三个转置卷积层的输入进行去除背景信息和增强目标特征，得到门控增强模块输出的L个具有高信噪比的特征图； 3b5预测模块对每个具有高信噪比的特征图进行预测，得到L个小目标检测结果； 3c利用Dice损失函数LDice和交叉熵损失函数LCE，并通过生成的L个小目标检测结果和与其对应的的L个标签计算Ot的损失值Lt，再通过链式法则计算Lt对权值参数ωt及偏置参数bt的偏导和最后根据对ωt、bt进行更新，得到本次迭代的网络模型Ot； 3d判断t≥T是否成立，若是，得到训练好的小目标检测模型O*，否则，令t＝t+1，并执行步骤3b； 4获取测试样本的小目标检测结果： 将测试样本集E1作为训练好的小目标检测模型O*的输入进行前向传播，得到K-M个测试样本对应的小目标检测结果。

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