上海哔哩哔哩科技有限公司谢彧获国家专利权
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龙图腾网获悉上海哔哩哔哩科技有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、介质和程序产品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：CN119418320B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411537508.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种模型训练方法、装置、介质和程序产品是由谢彧;张婕蕾设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型训练方法、装置、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读介质和计算机程序产品。本申请的方法包括：完成对目标模型的预训练后，通过冻结目标模型中目标参数之外的参数，来针对目标参数相应的部分进行训练；获取待执行的检测任务对应的目标训练图像集；将已冻结的参数进行解冻处理后，基于目标训练图像集对目标模型进行微调。本申请通过在模型训练阶段冻结相关参数，从而仅训练词表映射层和待执行的场景文本任务相关的参数，并在微调阶段解冻所有可学习的参数来基于场景文本任务对应的数据集对模型进行微调，该训练方式减少了在目标数据集上训练微调的成本。
本发明授权一种模型训练方法、装置、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其中，所述方法包括： 完成对目标模型的预训练后，通过冻结目标模型中目标参数之外的参数，来针对目标参数相应的部分进行训练； 获取待执行的检测任务对应的目标训练图像集； 将已冻结的参数进行解冻处理后，基于目标训练图像集对目标模型进行微调； 其中，所述方法还包括： 对目标模型进行预训练，以供所述目标模型学习到通用的特征表示； 其中，所述目标模型为基于Transformer架构的模型，该模型的结构包括骨干网络、编码器和解码器，所述方法通过以下步骤来训练所述模型： 在骨干网络中对输入图像进行全局特征提取处理，得到相应的全局特征和局部特征； 在编码器中进一步提取输入图像的全局特征； 在解码器中基于所述全局特征，进一步对输入图像进行局部特征提取处理，得到相应的局部特征； 在解码器中应用基于贝塞尔曲线的降噪训练方法来训练模型学习如何有效地处理图像中的噪声和干扰。
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