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龙图腾网获悉杭州萤石软件有限公司申请的专利一种图像检测模型训练方法、装置、电子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：CN117115551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311155994.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由彭莉设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，根据图像检测模型的当前迭代次数确定当前参数优化模型及当前学习率计算函数，并基于此计算当前学习率和当前权重参数，进而使用计算的上述信息对图像检测模型进行调整。后续获取带有标注信息的样本图像，将该样本图像输入到图像检测模型中，得到图像检测结果。根据样本图像的标注信息及图像检测结果，确定图像检测模型的损失，在损失收敛时，得到训练后的图像检测模型。根据当前迭代次数来确定合适的当前参数优化模型及当前学习率计算函数，从而进一步对图像检测模型进行参数调整，如此，可以提高图像检测模型的训练效率。

本发明授权一种图像检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据图像检测模型的当前迭代次数，确定当前参数优化模型及当前学习率计算函数； 根据当前参数优化模型及当前学习率计算函数，计算当前学习率和当前权重参数； 按照当前学习率及当前权重参数对图像检测模型进行参数调整； 获取样本图像，将所述样本图像输入到图像检测模型中，得到图像检测结果；其中，所述样本图像对应有标注信息； 根据所述样本图像的标注信息及所述图像检测结果，确定图像检测模型的损失； 在图像检测模型的损失收敛时，得到训练后的图像检测模型； 其中，所述根据图像检测模型的当前迭代次数，确定当前参数优化模型及当前学习率计算函数，包括： 获取进入过渡区间迭代次数及结束过渡迭代次数；其中，所述结束过渡迭代次数大于所述进入过渡区间迭代次数； 在当前迭代次数小于所述进入过渡区间迭代次数的情况下，确定当前参数优化模型为自适应调整学习率优化模型，以及当前学习率计算函数为第一学习率计算函数； 在当前迭代次数不小于所述进入过渡区间迭代次数、且小于所述结束过渡迭代次数的情况下，确定当前参数优化模型为自适应调整学习率优化模型，以及当前学习率计算函数为第二学习率计算函数； 在当前迭代次数不小于所述结束过渡迭代次数的情况下，确定当前参数优化模型为随机梯度下降优化模型，以及当前学习率计算函数为第三学习率计算函数； 其中，第一学习率计算函数下图像检测模型的收敛速度大于第二学习率计算函数下图像检测模型的收敛速度，第二学习率计算函数下图像检测模型的收敛速度大于第三学习率计算函数下图像检测模型的收敛速度； 第一学习率计算函数下图像检测模型的准确率提升和第三学习率计算函数下图像检测模型的准确率提升均小于第二学习率计算函数下图像检测模型的准确率提升。

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