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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京京東尚科信息技術有限公司申請的專利模型訓練方法、目標識別方法、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：CN114663687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-23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：202210255817.8，技術領域涉及：G06V10/74；該發(fā)明授權模型訓練方法、目標識別方法、裝置、設備及存儲介質是由郭子歆;白亞龍;張煒;梅濤;周伯文設計研發(fā)完成，并于2022-03-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、目標識別方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請?zhí)岢鲆环N模型訓練方法、目標識別方法、裝置、設備及存儲介質，其中，方法包括：對樣本圖像進行分塊，得到多個第一子圖塊；分別對多個第一子圖塊進行特征提取，得到多個第一子圖塊對應的子圖像特征；將各子圖像特征輸入識別模型中的自注意力記憶神經(jīng)網(wǎng)絡層，以根據(jù)各子圖像特征與對應目標圖像特征之間的相似度，采用注意力機制進行特征映射，得到各第一子圖塊對應的映射特征；將多個第一子圖塊的映射特征進行融合，得到融合特征；采用識別模型中的預測層對融合特征進行目標預測，得到預測標注信息；根據(jù)預測標注信息與樣本圖像包括的實際標注信息之間的差異，對識別模型進行訓練。由此，可提升模型對殘次目標的判別能力。

本發(fā)明授權模型訓練方法、目標識別方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：獲取樣本圖像，并對所述樣本圖像進行分塊，得到多個第一子圖塊；分別對多個所述第一子圖塊進行特征提取，以得到多個所述第一子圖塊對應的子圖像特征；將各所述第一子圖塊對應的子圖像特征輸入識別模型中的自注意力記憶神經(jīng)網(wǎng)絡層，以根據(jù)各所述第一子圖塊的子圖像特征與對應目標圖像特征之間的相似度，采用注意力機制進行特征映射，得到各所述第一子圖塊對應的映射特征；其中，所述目標圖像特征，是包含非殘次目標的正樣本圖像劃分的各第二子圖塊的圖像特征中，與對應第一子圖塊的子圖像特征匹配的圖像特征；將多個所述第一子圖塊的映射特征進行融合，以得到融合特征；采用所述識別模型中的預測層，對所述融合特征進行目標預測，得到預測標注信息；根據(jù)所述預測標注信息與所述樣本圖像包括的實際標注信息之間的差異，對所述識別模型進行訓練。

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