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龙图腾网获悉北京轩宇空间科技有限公司申请的专利样本选择网络构建方法、样本选择方法、训练方法、电子设备及存储介质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：CN116310707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310004388.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权样本选择网络构建方法、样本选择方法、训练方法、电子设备及存储介质是由杨敏;张燚;常江;谷晓琳;史高潮;刘科设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本选择网络构建方法、样本选择方法、训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种融合目标特征信息和预测信息的样本选择网络，包括投影层、合并单元、分数计算单元，用于根据检测网络提取的特征信息和预测的回归信息和分类信息，为每个目标估计样本分数。样本选择方法基于样本分数，根据候选样本的样本分数，计算每个目标需要的正样本个数ni。将每个目标的候选样本按照分数从高到低进行排序，为每个目标选择前ni个分数最高的样本作为正样本，其余为负样本。训练方法先用样本选择网络获取每个目标对应的样本分数，再用样本选择方法选择正样本及负样本，计算样本损失，分类损失和回归损失；利用样本分数计算样本权重，作为分类损失和回归损失的权重因子。该样本选择网络应用于单阶段目标检测器，利于提高目标检测网络的性能。

本发明授权样本选择网络构建方法、样本选择方法、训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合目标特征信息和预测信息的样本选择网络构建方法，其特征在于，应用于单阶段目标检测器，所述单阶段目标检测器的目标检测网络包括骨干网络、特征金字塔、头部网络以及所述的样本选择网络，头部网络包括分类分支和回归分支； 骨干网络用于对输入的原始图像进行特征提取，输出多层特征； 特征金字塔用于对多层特征进行分层处理，输出特征信息f； 分类分支用于根据特征信息f，预测分类特征，输出目标的分类分数； 回归分支用于根据特征信息f，预测回归特征，输出目标的回归信息； 样本选择网络用于根据特征金字塔输出的特征信息f、分类分支输出的分类分数、回归分支输出的回归信息，计算每个目标对应的样本分数； 样本选择网络构建方法包括构建： 投影层，用于对目标检测网络输出的特征信息f进行处理，得到具有样本信息的特征图； 合并单元，用于将目标检测网络预测的回归信息和分类分数，与投影层输出的特征图合并成新的特征； 分数计算单元，用于对特征进行处理，计算每个目标对应的样本分数。

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