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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海歐菲智能車(chē)聯(lián)科技有限公司申請(qǐng)的專利目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(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：CN114596484B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210164319.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由關(guān)稱心;徐青設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括對(duì)具有第一標(biāo)識(shí)的第一圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以使第一檢測(cè)模型獲得第一檢測(cè)能力及形成第一檢測(cè)能力的模型參數(shù)；采用第一檢測(cè)模型對(duì)具有第二標(biāo)識(shí)的第二圖像進(jìn)行分析，以獲取第一信息，第一信息至少包括多個(gè)目標(biāo)及多個(gè)目標(biāo)的類(lèi)別；第二檢測(cè)模型根據(jù)第一信息，確定多個(gè)目標(biāo)中的每個(gè)類(lèi)別的目標(biāo)的正示例以及負(fù)示例；以及第二檢測(cè)模型獲取第一檢測(cè)模型的模型參數(shù)，以使得第二檢測(cè)模型繼承第一檢測(cè)模型的第一檢測(cè)能力，并對(duì)多個(gè)目標(biāo)中的每個(gè)類(lèi)別的目標(biāo)的正示例以及負(fù)示例進(jìn)行訓(xùn)練，以使得第二檢測(cè)模型獲得第二檢測(cè)能力。該方法具有較強(qiáng)的目標(biāo)檢測(cè)能力。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種圖像目標(biāo)檢測(cè)能力訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：對(duì)具有第一標(biāo)識(shí)的第一圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以使第一檢測(cè)模型獲得第一檢測(cè)能力及形成所述第一檢測(cè)能力的模型參數(shù)；采用所述第一檢測(cè)模型對(duì)具有第二標(biāo)識(shí)的第二圖像進(jìn)行分析，以獲取第一信息，所述第一信息至少包括多個(gè)目標(biāo)及多個(gè)目標(biāo)的類(lèi)別；第二檢測(cè)模型根據(jù)所述第一信息，確定所述多個(gè)目標(biāo)中的每個(gè)類(lèi)別的目標(biāo)的正示例以及負(fù)示例；以及所述第二檢測(cè)模型獲取所述第一檢測(cè)模型的所述模型參數(shù)，以使得所述第二檢測(cè)模型繼承所述第一檢測(cè)模型的所述第一檢測(cè)能力，并對(duì)所述多個(gè)目標(biāo)中的每個(gè)類(lèi)別的目標(biāo)的所述正示例以及所述負(fù)示例進(jìn)行訓(xùn)練，以使得所述第二檢測(cè)模型獲得第二檢測(cè)能力。

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