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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法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：CN115294356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210882431.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法是由王改华;曹清程;翟乾宇;甘鑫设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法，包括：准备训练、测试用的图像数据集；构建基于广域感受野空间注意力的目标检测网络，包括Backbone、Neck、Head和MSA四部分；使用训练好的网络对测试集图像进行特征提取。本发明从广域感受野的角度捕获像素级特征信息，同时考虑了不同特征信息之间的相互交叉，在不显着增加参数量和计算量的情况下，大大提高了特征提取的效果。

本发明授权一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于广域感受野空间注意力的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，准备图像数据集用于测试和训练； 步骤2，构建基于广域感受野空间注意力的目标检测网络，该网络由Backbone、Neck、Head和MSA广域感受野空间注意力四部分构成，Backbone采用的是ResNet50骨干网络，用于提取图片的特征，Neck结构用于连接Backbone和Head，用于融合特征，Head用于物体的检测，实现目标的分类和回归，MSA放在Backbone与Neck之间，以及Neck与Head之间； MSA的结构如下：设F∈RC×H×W为输入张量，其中C、H、W分别表示通道、高度和宽度；通过3×3卷积将F的高和宽减半得到∈RC×H2×W2，接着分别经过一个普通卷积分支得到∈R1×H2×W2和三个深度可分离卷积分支得到F1∈RC2×H2×W2、F2∈RC2×H2×W2、F3∈RC2×H2×W2，然后将F1、F2、F3通过维度的变化，即三维变二维，重塑为M1、M2、M3，即： 1 M1、M2、M3具有相同的矩阵形状[H2*W2,C2]，H2*W2和C2代表矩阵的行和列；将M1、M2、M3分别相乘，得到三个关系矩阵N1、N2、N3，关系矩阵中的每个值表示特征中每两个像素之间的关系；N1、N2、N3的计算公式如下： 2 式中，表示矩阵乘法，,,分别为M1、M2、M3的转置矩阵，N1、N2、N3的形状为[H2*W2,H2*W2]，H2*W2和H2*W2分别代表矩阵的行和列； 将N1、N2、N3重新整形为T1、T2、T3，T1、T2、T3的形状为[H2*W2,H2,W2]，H2*W2、H2、W2分别表示通道、高度和宽度；为了获得包含更多有用全局先验的输出，将和T1、T2、T3拼接在一起得到特征： 3 式中，∈RH2*W2*3×H2×W2，H2，W2，H2*W2*3表示高度、宽度和通道； 将重新整形为Y1以产生注意力权重，然后使用插值算法将注意力权重Y1调整为Y2，得到与输入特征Input相同的空间大小，之后通过reshaping操作将Y2整形为三维空间，大小为[1,W,H]，最后经过Sigmoid函数与输入特征Input相乘，得到最终输出Output； 步骤3，使用训练集图像对基于广域感受野空间注意力的目标检测网络模型进行训练； 步骤4，使用步骤3训练好的网络模型对测试集图像进行目标检测。

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