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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种半监督旋转目标检测模型的训练方法及相应的装置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：CN116630791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310370868.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种半监督旋转目标检测模型的训练方法及相应的装置是由白翔;华威;梁定康;李靖宇;程建伟设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督旋转目标检测模型的训练方法及相应的装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督旋转目标检测模型的训练方法及相应的装置，包括：通过标注样本对第二模型进行训练，根据第二模型的预测结果和样本标签计算得到有监督损失LS；分别对无标注样本不同程度的增强，以得到第一增强样本Iw和第二增强样本Is，通过第一增强样本IW对第一模型进行训练，将第二增强样本Is对第二模型进行训练；根据第一模型的预测结果以及第二模型的预测结果，分别得到旋转感知的自适应加权损失LR和全局一致性损失LG；根据有监督损失LS、自适应加权损失LR和全局一致性损失LG对第一模型和第二模型进行迭代训练，直至模型收敛。

本发明授权一种半监督旋转目标检测模型的训练方法及相应的装置在权利要求书中公布了：1.一种半监督旋转目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 基于预定的旋转目标检测器构造第一模型和第二模型； 从有标注图像数据中随机采样预设数量的标注样本，通过所述标注样本对所述第二模型进行训练，根据所述第二模型的预测结果和样本标签计算得到有监督损失； 从无标注图像数据中随机采样预设数量的无标注样本，分别对所述无标注样本不同程度的增强，以得到第一增强样本和第二增强样本，通过所述第一增强样本对所述第一模型进行训练，将所述第二增强样本对所述第二模型进行训练； 根据所述第一模型的预测结果以及所述第二模型的预测结果，分别得到旋转感知的自适应加权损失和全局一致性损失；包括：获取所述第一模型基于第一增强样本所预测得到的第一预测矩阵，以及获取所述第二模型基于第二增强样本所预测得到的第二预测矩阵，其中，所述第一预测矩阵和所述第二预测矩阵的每个元素均包含预测结果，每个预测结果包括目标框回归和目标框分类；对所述第一预测矩阵中的预测结果进行处理后得到预测框，将预测框投影到第一预测矩阵，在投影的区域内选取预设数量的预测样本，以形成伪标签集合，其中，为伪标签的数量；在所述第二预测矩阵的对应位置选择样本，作为预测集合；将每个伪标签同对应的预测结果构成一对伪标签-预测对，并对每个伪标签-预测对计算得到损失； 确定伪标签的预测旋转角，确定预测结果的预测旋转角； 根据预测旋转角和预测旋转角计算调制因子，根据调制因子对每个伪标签-预测对的损失进行加权求和，得到旋转感知的自适应加权损失；自适应加权损失的计算公式为： 调制因子的计算公式为： 其中，设为超参数 根据所述有监督损失、自适应加权损失和全局一致性损失对第一模型和第二模型进行迭代训练，直至模型收敛。

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