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龍圖騰網(wǎng)恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、物體檢測(cè)方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118298146B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310006360.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、物體檢測(cè)方法和裝置是由郭卉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、物體檢測(cè)方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、物體檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：將第一圖像集中的各個(gè)第一圖像輸入初始物體檢測(cè)模型，得到各個(gè)第一圖像分別對(duì)應(yīng)的初始檢測(cè)框集合；針對(duì)同一初始檢測(cè)框集合，基于屬于同一物體類別的初始檢測(cè)框之間的檢測(cè)框相似度，將當(dāng)前物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框分別與各個(gè)其他物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框進(jìn)行匹配，得到當(dāng)前物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框所對(duì)應(yīng)的匹配檢測(cè)框；融合初始檢測(cè)框和對(duì)應(yīng)的各個(gè)匹配檢測(cè)框得到虛擬檢測(cè)框；基于第一圖像集和對(duì)應(yīng)的各個(gè)虛擬檢測(cè)框集合，對(duì)初始物體檢測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到目標(biāo)物體檢測(cè)模型。本方法能降低訓(xùn)練樣本的標(biāo)注成本。

本發(fā)明授權(quán)物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、物體檢測(cè)方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種物體檢測(cè)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取第一圖像集；所述第一圖像集為未標(biāo)注圖像集；將所述第一圖像集中的各個(gè)第一圖像輸入初始物體檢測(cè)模型，得到所述各個(gè)第一圖像分別對(duì)應(yīng)的初始檢測(cè)框集合；所述第一圖像對(duì)應(yīng)的初始檢測(cè)框集合包括所述初始物體檢測(cè)模型中各個(gè)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分別輸出的初始檢測(cè)框和初始檢測(cè)框?qū)?yīng)的物體類別；針對(duì)同一初始檢測(cè)框集合，基于屬于同一物體類別的初始檢測(cè)框之間的檢測(cè)框相似度，將當(dāng)前物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框分別與各個(gè)其他物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框進(jìn)行匹配，得到當(dāng)前物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框所對(duì)應(yīng)的匹配檢測(cè)框；融合初始檢測(cè)框和對(duì)應(yīng)的各個(gè)匹配檢測(cè)框，得到虛擬檢測(cè)框，基于同一第一圖像對(duì)應(yīng)的各個(gè)虛擬檢測(cè)框，得到第一圖像對(duì)應(yīng)的虛擬檢測(cè)框集合；基于所述第一圖像集和對(duì)應(yīng)的各個(gè)虛擬檢測(cè)框集合，對(duì)所述初始物體檢測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到目標(biāo)物體檢測(cè)模型，包括：基于同一第一圖像通過同一目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的初始檢測(cè)框子集和對(duì)應(yīng)的虛擬檢測(cè)框集合之間的差異，計(jì)算目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)損失，得到各個(gè)目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)損失；基于目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)損失，調(diào)整所述初始物體檢測(cè)模型中目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；基于所述各個(gè)目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)應(yīng)的更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，調(diào)整所述初始物體檢測(cè)模型中除目標(biāo)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)之外的其他物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到其他物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；基于各個(gè)物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)應(yīng)的更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到目標(biāo)物體檢測(cè)模型。

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