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[发明专利]一种基于DETR-YOLO的目标检测方法、装置及存储介质-CN202111402325.9在审
发明人：汤寓麟;李厚朴;金绍华;张卫东;纪兵 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请提供一种基于DETR‑YOLO的目标检测方法、装置及存储介质。该基于DETR‑YOLO的目标检测方法通过获取待检测图像；将所述待检测图像输入到训练好的DETR‑YOLO模型；其中，所述DETR‑YOLO模型包括依次连接的基准网络、DETR网络、Neck网络；最后，根据所述DETR‑YOLO模型检测出所述待检测图像中的目标。该基于DETR‑YOLO的目标检测方法通过DETR‑YOLO模型对目标进行检测，由于该DETR‑YOLO模型包括依次连接的基准网络、DETR网络、Neck网络，而DETR网络在特征图处理的过程中可以一次性输出所有的预测结果
一种基于 detr yolo 目标检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于DETR的停车场出入口车辆积压检测方法-CN202310727492.3在审
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞 -专利权人：松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，尤其涉及一种基于DETR的停车场出入口车辆积压检测方法，先构建DETR检测模型，在COCO数据集上预训练得到预训练的DETR检测模型，并将预训练的DETR检测模型在车辆目标检测数据集上做微调；再基于DETR检测模型构建DETR跟踪模型，并在车辆目标跟踪数据集上做训练；最后于跟踪结果，计算车辆位移和停车时间，判断车辆状态，并确定是否自动联系远程客服，解决了现有DETR模型需要较长训练时间来收敛的问题以及处理高分辨率特征图的计算和内存复杂度非常高的问题
一种基于 detr 停车场出入口车辆积压检测方法

[发明专利]一种基于DETR的端到端的图像描述方法-CN202211701869.X在审
发明人：薛轶天;金裕达;颜成钢;高宇涵;孙垚棋;朱尊杰;陈楚翘;王鸿奎;王廷宇;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭电（丽水）研究院有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DETR的端到端的图像描述方法。首先获取数据集以及训练需要的DETR权重，然后构建基于DETR的图像描述模型，包括骨干网络、网格特征编码器、目标特征解码器、特征融合解码器和文本生成器；通过构建的基于DETR的图像描述模型输出预测单词；再通过设定的训练策略对基于DETR的图像描述模型进行训练；最后通过训练好的基于DETR的图像描述模型完成图像描述。
一种基于 detr 端到端图像描述方法

[发明专利]混合动力驱动装置-CN202080024978.5在审
发明人：河津雄太良 -专利权人：株式会社爱信
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： B60L15/20 文献下载
摘要：混合动力驱动装置在变速机构的变速控制中，运算变更作用于变速机构的输入扭矩变更量(deTr)和输入扭矩的变更时机(t15)，在通过马达能够变更输入扭矩变更量(deTr)时，控制马达以使马达扭矩变更输入扭矩变更量(deTr)，并且在通过马达无法变更输入扭矩变更量(deTr)时，在比通过马达能够变更输入扭矩变更量(deTr)时变更马达的驱动力的输入扭矩变更时机(t15)更早的发动机扭矩变更时机(t14)，输出发动机扭矩信号
混合动力驱动装置

[发明专利]一种基于改进DETR的面向无人机的小目标检测方法及装置-CN202310931094.3在审
发明人：杜强;姜明新;洪远;王杰;项靖;黄俊闻 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：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。
一种基于改进 detr 面向无人机目标检测方法装置

[发明专利]一种基于改进DETR模型的木材缺陷检测方法-CN202310358020.5在审
发明人：郝凤琦;朱瑞雪;白金强;李正春;程广河;卞存翔;程大全 -专利权人：山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院）;临沂众为智能科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进DETR模型的木材缺陷检测方法，属于智能识别木材的技术领域，本发明采用DETR模型进行木材缺陷检测，基于无参的离散傅里叶变换进行图片特征的交互，取代了原有DETR中的自注意力层，极大降低了参数量；并且改变了原有DETR中生成目标查询向量的方式，加快了收敛速度，简化了计算的复杂度。
一种基于改进 detr 模型木材缺陷检测方法

[发明专利]基于DETR模型的显微图像中白细胞检测方法-CN202210373627.6在审
发明人：冷冰;董文飞;葛明锋;常智敏;梅茜;李力 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DETR模型的显微图像中白细胞检测方法，该方法包括：1)采集包含白细胞的显微图像，人工标注出显微图像中的白细胞，构建成数据集，然后划分为训练集和验证集；2)对数据集亮度和对比度的增强，将亮度和对比度的作为超参数进行调节，由验证集的检测精度确定最佳超参数；3)使用迁移学习算法通过训练集对DETR模型进行训练；4)将待检测的显微图像输入训练好的DETR模型中，得到显微图像中的白细胞检测结果本发明专利首次将DETR模型应用在显微图像的白细胞目标检测领域，实现了DETR模型在白细胞目标检测训练中的较快收敛，且取得了较高的目标检测精度及鲁棒性。
基于 detr 模型显微图像白细胞检测方法

[发明专利]基于改进DETR的烟头监测方法-CN202310689328.8在审
发明人：朱川;俞军;蔡达 -专利权人：宽泛科技(盐城)有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进DETR的烟头监测方法，包括获取监测区的图片；基于改进DETR，提取图片的图片特征，并根据提取的图片特征确定图片中是否有烟头以及烟头的位置；所述改进DETR的注意力机制层的计算复杂度为
基于改进 detr 烟头监测方法

[发明专利]一种基于DETR模型的黄河流域坝岸险情检测方法-CN202111541070.4在审
发明人：乔保军;许冰辉;皂菲菲;左宪禹;王永图;谢浩粮;赵潇雄;张磊 -专利权人：河南大学;河南黄河河务局信息中心
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DETR模型的黄河流域坝岸险情检测方法，获取坝岸样本图像集合，坝岸样本图像集合包括黄河流域出险和无险情时的坝岸样本图像；对坝岸样本图像集合进行标注，获取图像训练集和图像测试集；根据图像训练集和图像测试集，对DETR网络模型进行训练，直至训练结束，获取坝岸险情检测模型；获取实时坝岸图像，利用坝岸险情检测模型进行检测，判断是否出现险情。采用DETR模型进行目标检测，DETR模型具有强大的并行计算特性，提升速度，减少训练时间，提高了实时性，该方法有效的移除了传统深度检测方法中的许多手工设计的部件以简化检测流程，可以同时对所有目标进行检测
一种基于 detr 模型黄河流域险情检测方法

[发明专利]遥感图像的目标检测方法、系统、终端及计算机存储介质-CN202210601740.5在审
发明人：王泓清;邱庆举;丁晟 -专利权人：浙江时空道宇科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请公开了一种遥感图像的目标检测方法、系统、终端及计算机存储介质，其中，目标检测方法包括如下步骤：获取第一遥感图像数据；将所述第一遥感图像数据输入至训练完成的DETR网络模型，得到目标信息。本申请提供的遥感图像的目标检测方法、系统、终端及计算机存储介质，通过遥感图像数据对DETR网络模型进行训练，并利用训练完成的DETR网络模型对遥感图像进行目标检测，提高了遥感图像目标检测的效率及准确性。
遥感图像目标检测方法系统终端计算机存储介质

[发明专利]一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法-CN202310832459.7在审
发明人：周水庚;张路;关昊;赵佳佳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于机器学习技术领域，具体为一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法。本发明方法是基于transformer架构的DETR检测器进行构建，将零样本学习机制引入到DETR深度目标检测框架，将类别语义向量直接融入到DETR的查询向量中，并通过解码器直接预测出结果，在训练的过程中
一种基于 detr 学习样本目标检测方法

[发明专利]一种基于改进的DETR河面漂流物检测方法、装置及相关组件-CN202310611867.X在审
发明人：吕勤学;周长源;袁戟 -专利权人：深圳市万物云科技有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的DETR河面漂流物检测方法、装置及相关组件，本发明利用改进的DETR算法对河面漂浮物进行检测，利用Transformer的注意力机制在编码部分时重点提取河面漂浮物的特征，减少河面倒影等背景干扰和误识别情况的发生，提升了检测精度；并且本实施例由于采用了DETR模型，所以不需要非极大值抑制后处理和anchor等先验知识和束缚，所以可实现端到端的目标检测，可完成河面垃圾、落叶和泡沫等漂浮物的检测。
一种基于改进 detr 河面漂流检测方法装置相关组件

[发明专利]一种基于Swin-Transformer和Detr的快递面单识别方法-CN202310115341.2在审
发明人：陈松乐;曹泽;吴雨欣;黄茹玥;孙红波;尚磊 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Swin‑Transformer和Detr的快递面单识别方法，包括：通过Swin‑Transformer来提取快递面单图像的特征图；通过Detr目标检测算法对快递面单条形码区域进行检测本发明结合了Swin‑Transformer特征提取与Detr目标检测算法，能够有效地提高快递面单的识别精度。
一种基于 swin transformer detr 快递识别方法

[发明专利]一种架空输电线路鸟巢检测方法、介质及系统-CN202111425642.2在审
发明人：郭文东;王少杰;杜迎春;钟成;刘通;马陆阳;李晓双;刘志翔;杨长安;杨志伟;李舜;张瑛 -专利权人：国网宁夏电力有限公司吴忠供电公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：：获取架空输电线路的若干第一图像，其中，第一图像中的架空输电线路上具有被架空输电线路至少部分遮挡的鸟巢；对若干第一图像中的鸟巢进行位置标注，得到若干第二图像；采用若干第二图像对Conditional DETR的目标检测模型进行训练，得到训练后的Conditional DETR的目标检测模型；实时采集架空输电线路的第三图像；将第三图像输入训练后的Conditional DETR的目标检测模型后，输出预设数量的边界框
一种架空输电线路鸟巢检测方法介质系统

[发明专利]一种基于多模态学习的目标识别检测方法及相关组件-CN202210693444.2在审
发明人：苏红梅;吴远津;陈嘉维 -专利权人：深圳市万物云科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：该方法包括：采集被测场景中含有车辆的图像集；利用图像集对DETR网络进行训练，得到DETR模型；通过DETR模型对待测图像进行预测，输出待测图像中车辆的分类结果；对所述初步分类结果为目标类别的待测图像进行车辆文本检测得到文本信息
一种基于多模态学习目标识别检测方法相关组件

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