支付宝(杭州)信息技术有限公司;浙江大学庄晨熠获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司;浙江大学申请的专利训练目标检测模型的方法及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：CN119445190B 。
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：202411314309.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权训练目标检测模型的方法及装置是由庄晨熠;顾进杰;李玺;阳隆荣;赵涵斌设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练目标检测模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例涉及训练目标检测模型的方法及装置，方法包括：获取基于第一训练集训练得到的第一目标检测模型，第一训练集中的各个图像属于K个物体类别；获取第二训练集，其中任一图像具有不同于K个物体类别的标签类别；对于第二训练集中任意的第一图像，确定其标签类别所归属的超类类别，将超类类别中包含的其它物体类别确定为第一图像的混淆类别；混淆类别属于K个物体类别；针对第一图像，确定使得目标函数最小化的扰动值，从而得到施加该扰动值的第一扰动图像；基于第二训练集中各个图像及其对应的扰动图像，确定第二扩展训练集，利用第二扩展训练集训练第一目标检测模型，得到第二目标检测模型。
本发明授权训练目标检测模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种训练目标检测模型的方法，包括： 获取基于第一训练集训练得到的第一目标检测模型，所述第一训练集中的各个图像属于K个物体类别； 获取第二训练集，其中任一图像具有不同于所述K个物体类别的标签类别； 对于第二训练集中任意的第一图像，确定其标签类别所归属的超类类别，将所述超类类别中包含的其它物体类别确定为所述第一图像的混淆类别；所述混淆类别属于所述K个物体类别； 针对第一图像，确定使得目标函数最小化的扰动值，从而得到施加该扰动值的第一扰动图像；所述目标函数为，将添加了扰动值的第一图像输入到第一目标检测模型中，得到的针对其标签类别的预测值与针对各个混淆类别的预测值的相对概率值； 基于第二训练集中各个图像及其对应的扰动图像，确定第二扩展训练集，利用所述第二扩展训练集训练所述第一目标检测模型，得到第二目标检测模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司;浙江大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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