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龙图腾网获悉北京市商汤科技开发有限公司申请的专利神经网络训练、目标检测的方法及装置、设备及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：CN114648650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210333676.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权神经网络训练、目标检测的方法及装置、设备及存储介质是由高梦雅设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络训练、目标检测的方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络训练、目标检测的方法及装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取上游任务中采集的第一图像样本、下游任务中待训练的第一神经网络、以及基于第一图像样本训练得到的第二神经网络和图像生成网络；第二神经网络用于进行特征提取，图像生成网络用于生成新图像，且新图像符合第一图像样本的整体分布；分别根据训练得到的第二神经网络和待训练的第一神经网络对基于图像生成网络生成的新图像进行特征提取；基于提取的第一图像特征和第二图像特征对待训练的第一神经网络进行训练，得到训练好的第一神经网络。本公开通过两个图像特征可以更好地指导第一神经网络的训练，从而提升在下游任务的表现性能。

本发明授权神经网络训练、目标检测的方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取上游任务中采集的第一图像样本、下游任务中待训练的第一神经网络、以及基于所述第一图像样本训练得到的第二神经网络和图像生成网络；所述第二神经网络用于进行特征提取，所述图像生成网络用于生成新图像，且所述新图像符合所述第一图像样本的整体分布； 分别根据训练得到的所述第二神经网络和所述待训练的第一神经网络对基于所述图像生成网络生成的新图像进行特征提取，得到第一图像特征和第二图像特征； 基于所述第一图像特征和所述第二图像特征对所述待训练的第一神经网络进行训练，得到训练好的第一神经网络； 按照如下步骤训练所述图像生成网络： 获取基于码本生成网络输出的第一图像；所述码本生成网络用于生成将所述第一图像样本分解为包含多个基元的码本； 将所述第一图像输入至待训练的图像生成网络，得到所述图像生成网络输出的第二图像； 基于所述第二图像与所述第一图像之间的图像相似度，确定所述待训练的图像生成网络的损失函数值； 基于所述损失函数值对所述待训练的图像生成网络进行训练，得到训练好的图像生成网络。

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