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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于改进DETR的面向无人机的小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：CN116958687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310931094.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进DETR的面向无人机的小目标检测方法及装置是由杜强;姜明新;洪远;王杰;项靖;黄俊闻设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DETR的面向无人机的小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改进DETR的面向无人机的小目标检测方法及装置，构建针对无人机小目标检测的数据集，并将数据集分为训练集和测试集；构建基于改进DETR的小目标检测网络；采用ShuffleNet‑d作为DETR的特征提取网络，并引入1×1的卷积模块，沿通道维度提取特征；其中，ShuffleNet‑d是将ShuffleNetv2原来的全局池化、全连接层删除；将DETR中encoder里面的self‑attention用FlashAttention‑2替代；DETR中的Neck层采用可变形的跨尺度特征融合模块deformable‑CCFM；采用Smooth‑L1和DIOULoss作为基于FlashAttention‑2改进的DETR轻量级特征提取网络的损失函数；利用数据集对基于改进DETR的小目标检测网络进行训练及评估。本发明针对无人机场景下难以检测出小目标的问题，进行网络结构的设计，融合多尺度、多层次的信息，提高网络的表征能力，提升对小目标的检测精度。

本发明授权一种基于改进DETR的面向无人机的小目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DETR的面向无人机的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建针对无人机小目标检测的数据集，并将数据集分为训练集和测试集； 2构建基于改进DETR的小目标检测网络；采用ShuffleNet-d作为DETR的特征提取网络，并引入1×1的卷积模块，沿通道维度提取特征；其中，ShuffleNet-d是将ShuffleNetv2原来的全局池化、全连接层删除；将DETR中encoder里面的self-attention用FlashAttention-2替代；DETR中的Neck层采用可变形的跨尺度特征融合模块deformable-CCFM； 3采用Smooth-L1Loss和DIoULoss作为基于FlashAttention-2改进的DETR轻量级特征提取网络的损失函数； 4利用训练集对基于改进DETR的小目标检测网络进行训练； 5将测试集输入训练好的基于改进DETR的小目标检测网络，对网络进行评估，实现面向无人机的小目标检测； 步骤2所述可变形的跨尺度特征融合模块deformable-CCFM通过Fusion模块完成特征的融合；将F5作为Fhigh，S4作为Flow，先将Fhigh进行上采样到和Flow相同大小的特征图，再与Flow进行通道上的相加，之后进行1×1卷积，将通道数降为之前的维度，然后将输出分为两个部分，一部分通过n个重复的Repvgg-block块进行特征交互；另一部分为残差边部分，直接与输出相接，最后将这两部分进行逐元素相加，将通过第一个Fusion模块融合后的输出作为Fhigh；将S3作为Flow，同理完成第二个Fusion模块，输出最终融合特征图； 所述Repvgg-block并行了三个分支，一个卷积核大小为3x3的主分支，一个卷积核大小为1×1的分支以及一个只连了BN的分支，将三个分支进行逐元素相加，最后经过PRelu激活函数。

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