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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、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：CN117011629B 。

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：202210799526.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由许剑清设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：通过第一阶段的目标检测模型，基于图像子集合得到困难图像集合，困难图像是指第一阶段的目标检测模型误检的图像；从图像子集合和困难图像集合中，采样得到正样本图像集合和困难图像样本集合；基于正样本图像和困难图像样本，得到融合图像样本集合，融合图像样本中包括正样本图像对应的目标和困难图像样本对应的非目标；基于正样本图像集合、困难图像样本集合和融合图像样本集合，对第一阶段的目标检测模型进行训练。本申请可应用于人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，本申请能够提高目标检测模型的检测成功率和针对困难图像干扰的鲁棒性。

本发明授权目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集合，所述训练数据集合中包括至少一个场景下的图像子集合； 通过第一阶段的目标检测模型，对所述训练数据集合中的各个图像进行检测，得到困难图像集合；其中，所述第一阶段的目标检测模型是基于所述训练数据集合训练得到的，所述困难图像集合中的困难图像是指所述第一阶段的目标检测模型检测为包括目标、但实际不包括所述目标的图像； 从所述至少一个场景下的图像子集合和所述困难图像集合中，采样得到所述至少一个场景下的正样本图像集合和所述困难图像集合下的困难图像样本集合，所述正样本图像集合中的正样本图像包括所述目标； 基于所述至少一个场景下的正样本图像集合中的正样本图像，和所述困难图像样本集合中的困难图像样本，得到融合图像样本集合；其中，所述融合图像样本集合中的融合图像样本中，包括所述正样本图像对应的目标和所述困难图像样本对应的非目标； 对于所述至少一个场景下的正样本图像集合、所述困难图像样本集合和所述融合图像样本集合中的目标样本图像，通过所述第一阶段的目标检测模型，获取所述目标样本图像对应的检测结果；其中，所述检测结果包括所述目标样本图像对应的各个检测框分别对应的预测边框、检测置信度和预测类别； 基于所述目标样本图像对应的各个预测边框和所述各个检测框，确定第一训练损失，所述第一训练损失用于指示所述第一阶段的目标检测模型对所述目标的位置和尺寸的预测准确性； 基于所述目标样本图像对应的各个检测置信度和所述目标在所述目标样本图像中的标签信息，确定第二训练损失，所述第二训练损失用于指示所述第一阶段的目标检测模型对所述目标样本图像中是否包括所述目标的预测准确性； 基于所述目标样本图像对应的各个预测类别和所述各个检测框分别对应的真实类别，确定第三训练损失，所述第三训练损失用于指示所述第一阶段的目标检测模型对所述检测框对应的类别的预测准确性； 基于所述至少一个场景下的正样本图像集合、所述困难图像样本集合和所述融合图像样本集合中的各个样本图像分别对应的第一训练损失、第二训练损失和第三训练损失，对所述第一阶段的目标检测模型进行训练，得到第二阶段的目标检测模型。

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