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龍圖騰網(wǎng)恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利目標檢測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117237758B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311231303.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權目標檢測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質是由李嘉麟;劉永;付威福;林愉歡;陳穎;聶強;汪鋮杰設計研發(fā)完成，并于2023-09-22向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本目標檢測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種目標檢測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質。可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。該方法包括：獲取至少一個樣本圖像，以及樣本圖像對應的標注信息；對樣本圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，得到至少一個處理后圖像；通過目標檢測模型根據(jù)樣本圖像，得到第一信息和第二信息；通過第一模型根據(jù)至少一個處理后圖像，得到各個處理后圖像分別對應的第三信息和第四信息；根據(jù)各個處理后圖像分別對應的第三信息和第四信息，得到與標注信息對應的偽標注信息；根據(jù)第一信息、第二信息、標注信息和偽標注信息，對目標檢測模型的參數(shù)進行調(diào)整，得到訓練后的目標檢測模型。上述方法能夠削弱標注數(shù)據(jù)噪聲對模型性能的影響。

本發(fā)明授權目標檢測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種目標檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取至少一個樣本圖像，以及所述樣本圖像對應的標注信息；其中，所述樣本圖像中包括至少一個檢測目標，所述標注信息包括所述檢測目標的標簽信息和位置信息，所述標簽信息用于指示所述檢測目標的類別，所述位置信息用于指示所述檢測目標在所述樣本圖像中的位置；對所述樣本圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，得到至少一個處理后圖像；通過目標檢測模型根據(jù)所述樣本圖像，得到第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于指示所述目標檢測模型對所述檢測目標的類別的預測結果，所述第二信息用于指示所述目標檢測模型對所述檢測目標在所述樣本圖像中的位置的預測結果；通過第一模型根據(jù)所述至少一個處理后圖像，得到各個所述處理后圖像分別對應的第三信息和第四信息；其中，所述第三信息用于指示所述第一模型對所述檢測目標的類別的預測結果，所述第四信息用于指示所述第一模型對所述檢測目標在所述處理后圖像中的位置的預測結果，所述第四信息包括檢測框坐標和所述檢測框坐標對應的坐標方差，所述檢測框用于指示所述檢測目標在所述處理后圖像中的位置，所述檢測框坐標對應的坐標方差用于指示所述第一模型預測的所述檢測框坐標的概率分布的離散程度；去除各個所述處理后圖像分別對應的第三信息和第四信息中，針對同一檢測目標的重復信息，得到各個所述處理后圖像分別對應的去重后的第三信息和去重后的第四信息；根據(jù)各個所述處理后圖像分別對應的去重后的第四信息，對各個所述處理后圖像分別對應的去重后的第三信息和去重后的第四信息進行聚類，得到至少一個信息聚類，所述信息聚類包括與所述同一檢測目標對應的去重后的第三信息和去重后的第四信息；根據(jù)目標信息聚類中去重后的第三信息，得到偽標簽信息，所述偽標簽信息用于指示所述檢測目標的類別，所述目標信息聚類是所述至少一個信息聚類中與所述標注信息匹配的信息聚類；根據(jù)所述目標信息聚類對應的至少一個檢測框與所述目標信息聚類對應的中心檢測框的交并比，計算得到至少一個中間概率；根據(jù)所述目標信息聚類包括的各個所述檢測框坐標、各個所述檢測框坐標對應的坐標方差以及所述至少一個中間概率，計算得到至少一個偽坐標；將所述至少一個偽坐標確定為偽位置信息，所述偽位置信息用于指示所述檢測目標在所述樣本圖像中的位置；根據(jù)所述第一信息、所述第二信息、所述標注信息、所述偽標簽信息和所述偽位置信息，對所述目標檢測模型的參數(shù)進行調(diào)整，得到訓練后的目標檢測模型。

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