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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利目标检测网络训练方法、装置、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：CN119918615B 。

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：202411786101.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权目标检测网络训练方法、装置、设备和存储介质是由于洪洋;汪洋帆;李熙莹设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测网络训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供目标检测网络训练方法、装置、设备和存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法获取参考中间特征以及对应的初始中间特征，至少将初始中间特征输入对应的特征融合网络进行特征融合得到融合特征，根据融合特征和参考中间特征计算对应的初始残差块对应的中间损失值，最后一个特征融合网络的输入数据为对应的初始中间特征，其他特征融合网络的输入数据为初始中间特征和下一个特征融合网络对应的融合特征。至少基于中间损失值更新初始目标检测网络。在师生一致性蒸馏学习的过程中引入特征融合网络，针对自训练过程中所获取的多级特征展开聚合操作，借此实现特征的跨级别交互，达成师生一致性正则化，提升目标检测网络的检测准确率。

本发明授权目标检测网络训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测网络训练方法，其特征在于，利用网络架构一致的初始目标检测网络和参考目标检测网络执行，所述初始目标检测网络包括初始特征提取网络和初始检测器，所述初始特征提取网络包括多个级联的初始残差块，所述参考目标检测网络包括参考特征提取网络和参考检测器，所述参考特征提取网络包括与所述初始残差块位置对应的参考残差块，所述方法包括： 将初始图像送入参考特征提取网络进行特征提取，获取每个所述参考残差块输出的参考中间特征，将所述初始图像对应的增强图像送入初始特征提取网络进行特征提取，获取每个所述初始残差块输出的初始中间特征，获取位置对应的所述初始中间特征和所述参考中间特征得到多个中间特征组； 将最后一个所述参考中间特征作为检测位置信息，将所述检测位置信息输入所述参考检测器进行目标检测得到标签结果，以及将所述检测位置信息输入所述初始检测器进行目标检测得到预测结果，根据所述标签结果和所述预测结果计算得到标签损失值，根据目标检测过程得到蒸馏损失值； 对于每个所述中间特征组，至少将所述初始中间特征输入对应的特征融合网络进行特征融合得到融合特征，根据所述融合特征和所述参考中间特征计算对应的所述初始残差块对应的中间损失值，其中，最后一个所述特征融合网络的输入数据为对应的所述初始中间特征，其他所述特征融合网络的输入数据为所述初始中间特征和下一个所述特征融合网络对应的所述融合特征； 基于所述标签损失值、所述蒸馏损失值和至少一个所述中间损失值得到所述初始目标检测网络的初始模型权重，根据所述初始模型权重生成所述参考目标检测网络的参考模型权重，继续迭代直至训练结束，得到训练完成的所述初始目标检测网络。

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