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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种改进YOLOX网络结构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：CN115424029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211128912.8，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法是由瞿中;王升烨;樊骏雅;李翠锦;高乐园设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法，通过引入CSPDarkNet网络并进行改进，将多尺度空间金字塔池化层、全局自注意力和多尺度特征融合等模块融入网络模型中，能够从复杂数据集中提取图像的小目标特征，准确地检测小目标的定位与有效检测。主要解决三个方面技术问题，一是针对有限使用最大池化卷积使顶层卷积变得过于稀疏，导致所提取的特征不完整的问题；二是针对CNN缺乏全局建模、长距离建模的能力问题；三是针对单一层次提取的特征，会造成最终的预测结果与真实情况相差甚远的问题。

本发明授权一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 选择CSPDarkNet网络作为骨干网络进行初始化； 在CSPDarkNet网络的第五层嵌入多尺度空间金字塔池化模块，具体为将第二层卷积特征提取的位置信息与语义信息输入到多尺度特征融合阶段，并将第五层的空间金字塔池化层替换成多尺度空间金字塔池化模块； 所述多尺度空间金字塔池化模块通过3×3、5×5、9×9、13×13、17×17池化核尺寸来增加感受野提取的特征信息数量，与原空间金字塔池化层的不同在于针对局部信息增加小核池化卷积3×3，对于全局信息提取增加17×17的大核池化卷积； 在CSPDarkNet网络的第二层、第五层与路径聚合特征金字塔之间嵌入全局自注意力模块； 在原始路径聚合特征金字塔的C3_P3与C3_n3之间嵌入全局自注意力模块构成多尺度融合模块； 在路径聚合特征金字塔的特征融合层中的C2与C3_P4之间增加C2特征提取的位置信息和语义信息，并将路径聚合特征金字塔的C3_P3和C3_n3之间嵌入一个全局自注意力模块来完成多尺度特征信息的融合； 所述多尺度空间金字塔池化模块排列方式采用递增模式排列，即增加一组小尺寸池化层和一组大核尺寸池化层，5个分支的感受野按照由小到大的方式递增，小的感受野提取临近信息，大的感受野提取全局信息； 所述多尺度融合模块首先对CSPDarkNet网络输出的特征使用1×1的卷积进行处理，然后将得到的特征图上采样到与输入图像相同的大小，并进入路径聚合特征金字塔的特征融合层，最后将融合的特征使用1×1的卷积进行处理得到最终预测结果； 训练及评估改进后的CSPDarkNet网络模型，用于小目标检测。

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