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龙图腾网恭喜合肥市正茂科技有限公司申请的专利多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备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：CN119888206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510368745.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备是由胡昌隆;刘安山;陈瑞宁;宋廷好;王力杨;吕元喆设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备，目标检测方法包括：获取第一类图像数据与第二类图像数据；将所述第一类图像数据输入至待训练的目标检测模型进行训练，得到优化的目标检测模型；将所述第一类图像数据与所述第二类图像数据的实例图像输入至优化的目标检测模型的特征提取模块进行训练，获取训练完成的目标检测模型；获取待测图像，并将所述待测图像输入至训练完成的目标检测模型，生成分类结果与定位结果。通过本发明提供的通过本发明提供的一种多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备，能够在样本数量较少的情况下对目标检测模型进行训练。

本发明授权多尺度大核注意力少样本目标检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种多尺度大核注意力少样本目标检测方法，其特征在于，包括：获取第一类图像数据与第二类图像数据；所述第一类图像数据与所述第二类图像数据包括多个图像数据、以及图像数据对应的实例图像、样本类型和定位结果；所述第一类图像数据的样本类型的数量大于第二类图像数据的样本类型的数量；将所述第一类图像数据输入至待训练的目标检测模型的特征提取模块和分类回归模块，生成第一分类结果与第一定位结果；计算所述第一分类结果与对应样本类型的第一分类损失；计算所述第一定位结果与对应定位结果的第一定位损失；依据所述第一分类损失与所述第一定位损失对待训练的目标检测模型进行优化，得到优化的目标检测模型；将所述第一类图像数据与所述第二类图像数据的实例图像输入至优化的目标检测模型的特征提取模块中，生成优化中间特征；将所述优化中间特征输入至优化的目标检测模型的分类回归模块中，获得第二分类结果与第二定位结果；计算所述第二分类结果与对应样本类型的第二分类损失；计算所述第二定位结果与对应定位结果的第二定位损失；将所述第一类图像数据与所述第二类图像数据的实例图像输入至对比编码模型中，生成对比中间特征；计算所述对比中间特征与优化中间特征的融合对比损失；依据所述第二分类损失与第二定位损失对分类回归模块进行优化；依据所述融合对比损失对特征提取模块进行优化，获取训练完成的目标检测模型；获取待测图像，将所述待测图像输入至训练完成的目标检测模型，生成分类结果与定位结果。

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