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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种基于回归增强的域自适应目标检测方法及系统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：CN117765302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311653880.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于回归增强的域自适应目标检测方法及系统是由潘凯;刘纯平;朱桂墘;季怡;李蓥设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于回归增强的域自适应目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于回归增强的域自适应目标检测方法及系统，所述方法包括：获取源域数据集；将源域数据集输入至学生模型，并对所述源域数据集进行强弱增强，生成增强数据；对所述增强数据进行特征提取，生成初始特征；将所述初始特征输入至RPN进行分类和回归，生成粗定位框和回归输出值；对所述粗定位框进行动态标签分配，筛选粗定位框正样本；对所述粗定位框正样本进行回归损失计算，生成计算结果；根据所述计算结果进行目标检测，生成检测结果。通过动态标签分配替代固定的标签分配策略，本申请在RPN中引入了任务对齐头，以促使模型做出更一致的预测，进而使得模型在预测和推理时通过分类分数保留高质量的检测框。

本发明授权一种基于回归增强的域自适应目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于回归增强的域自适应目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取源域数据集；所述源域数据为图像数据；将源域数据集输入至学生模型，并对所述源域数据集进行强弱增强，生成增强数据；对所述增强数据进行特征提取，生成初始特征；将所述初始特征输入至RPN进行分类和回归，生成粗定位框和回归输出值；对所述粗定位框进行动态标签分配，筛选粗定位框正样本；对所述粗定位框正样本进行回归损失计算，生成计算结果；根据所述计算结果进行目标检测，生成检测结果；对所述粗定位框进行动态标签分配，生成粗定位框正样本的步骤包括：对所述粗定位框进行动态标签分配，生成初始粗定位框正样本；对所述初始粗定位框正样本进行动态IOU筛选，生成粗定位框正样本；所述动态IOU筛选的IOU阈值计算公式如下： 其中，是分配给真实边界框的候选框，是控制阈值更新速度的超参数；为IOU阈值；对所述粗定位框进行动态标签分配，生成初始粗定位框正样本的步骤包括：根据粗定位框生成真实边界框和动态候选框；计算所述真实边界框和所述动态候选框之间的匹配成本；根据所述匹配成本生成初始粗定位框正样本；所述匹配成本的计算公式如下： 其中，项表示候选框与真实边界框之间的IOU匹配成本;表示候选框和真实边界框形状的差异匹配成本；表示候选框和真实边界框之间的距离匹配成本；表示分类匹配成本。

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