赛尔无人机等申请一种基于课程学习和特征增强的细粒度目标识别方法专利，准确定位关键区域获取局部特征

抖音快讯 2025年08月04日 21:53 1 admin

金融界2025年8月4日消息，国家知识产权局信息显示，济南赛尔无人机科技有限公司;曲阜师范大学申请一项名为“一种基于课程学习和特征增强的细粒度目标识别方法”的专利，公开号CN120411651A，申请日期为2025年05月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于课程学习和特征增强的细粒度目标识别方法。该方法设计了一个由骨干网络ResNet50、增强式多阶段课程学习模块、判别性区域定位器和全局‑局部特征交互模块构成的细粒度目标识别网络。其中，增强式多阶段课程学习模块由本发明设计的多尺度通道注意力模块、全局最大池化和分类器构成；判别性区域定位器由本发明设计的特征增强模块和定位器构成。首先，通过特征增强模块优化定位器的输入质量，以准确定位关键区域，获取局部特征。其次，通过多尺度通道注意力模块来优化各阶段的特征表示，并结合标签平滑策略，以课程学习的方式由浅入深逐级引导判别性特征的学习。然后，通过本发明设计的全局‑局部特征交互模块将全局特征和局部特征进行有效融合。最后，通过最小化本发明设计的损失函数，利用训练集图像训练整个网络。

本文源自金融界