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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN113705297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202110267246.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质是由康洋;付灿苗;孙冲设计研发完成，并于2021-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于机器学习领域。所述方法包括：通过目标检测模型和至少一个参考检测模型，分别对每张待标注图像进行关键点检测，得到与各待标注图像分别对应的至少两组关键点预测结果；确定每张待标注图像分别对应的离散信息量，再筛选出离散信息量满足目标离散条件的目标图像，并获取分别对应的实际关键点信息；基于包括有实际关键点信息的各目标图像，对各模型分别进行模型训练；基于当前轮训练得到的各模型，以及更新的多张待标注图像，返回执行分别对每张待标注图像进行关键点检测的步骤，直至达到训练停止条件时结束训练，得到训练好的目标检测模型。采用本方法能够提高训练效率。

本发明授权检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 通过目标检测模型和至少一个参考检测模型，分别对每张待标注图像进行关键点检测，得到与各所述待标注图像分别对应的至少两组关键点预测结果，所述待标注图像包括多个，目标检测模型和参考检测模型都是实现关键点检测的模型，所述待标注图像包括不同类型对象对应的图像，所述不同类型对象对应的图像具有不同类型的关键点； 根据每张所述待标注图像所对应的所述关键点预测结果，确定每张所述待标注图像分别对应的离散信息量，包括：对于每张所述待标注图像，将所述至少两组关键点预测结果中与相同关键点所对应的预测关键点信息作为一套待处理数据；对于每套待处理数据，确定所述待标注图像所对应的所述至少两组关键点预测结果之间的离散程度，基于所述离散程度，确定所述待标注图像对应的离散信息量； 从多张所述待标注图像中筛选出离散信息量满足目标离散条件的目标图像，并获取每张所述目标图像分别对应的实际关键点信息，所述目标图像的离散信息量高于信息量阈值； 基于包括有所述实际关键点信息的各所述目标图像，对所述目标检测模型和至少一个参考检测模型分别进行当前轮的模型训练； 基于当前轮训练得到的目标检测模型和至少一个参考检测模型，以及更新的多张待标注图像，返回执行所述分别对每张待标注图像进行关键点检测的步骤，以进入下一轮的模型训练，并继续执行，直至达到训练停止条件时结束训练，得到最终训练好的目标检测模型。

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