上海商汤智能科技有限公司秦昊煜获国家专利权
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龙图腾网获悉上海商汤智能科技有限公司申请的专利对象识别方法、网络的训练方法、装置、设备及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：CN114882320B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210604744.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权对象识别方法、网络的训练方法、装置、设备及介质是由秦昊煜;刘佳恒;吴一超设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本对象识别方法、网络的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种对象识别方法、网络的训练方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：获取画面包括样本对象的至少两个图像域；基于预设误识率，确定评估所述至少两个图像域中所述样本对象相似度的全局阈值和评估每一图像域中所述样本对象相似度的局部阈值；基于所述全局阈值和所述每一图像域的局部阈值，对所述每一图像域在待训练对象识别网络中的分类损失进行调整，得到第一损失；基于所述第一损失和所述至少两个图像域的第二损失，对所述待训练对象识别网络的网络参数进行调整，使得调整后的对象识别网络输出的损失满足预设收敛条件。
本发明授权对象识别方法、网络的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种对象识别网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取已标记样本对象的属性信息的样本图像集合；在待训练对象识别网络中，基于所述样本对象的属性信息和已标注域标签的多个预设图像域，将所述样本图像集合分割为至少两个图像域；对所述样本图像集合中的样本图像属于每一预设图像域的概率进行归一化，得到已更新概率集合；在所述已更新概率集合中，确定满足预设条件的目标已更新概率；将所述目标已更新概率和概率集合之间的交叉熵损失，确定为将所述样本图像分割至图像域的第二损失；基于预设误识率，确定评估所述至少两个图像域中所述样本对象相似度的全局阈值和评估每一图像域中所述样本对象相似度的局部阈值；基于所述全局阈值和所述每一图像域的局部阈值，对所述每一图像域在待训练对象识别网络中的分类损失进行调整，得到第一损失；基于所述第一损失和所述至少两个图像域的第二损失，对所述待训练对象识别网络的网络参数进行调整，使得调整后的对象识别网络输出的损失满足预设收敛条件。
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