北京京东尚科信息技术有限公司申童获国家专利权
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龙图腾网获悉北京京东尚科信息技术有限公司申请的专利机器学习模型训练方法和装置、语义分割方法和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：CN114842304B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210598343.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权机器学习模型训练方法和装置、语义分割方法和装置是由申童;张炜;梅涛设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习模型训练方法和装置、语义分割方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种机器学习模型训练方法和装置、语义分割方法和装置，涉及人工智能领域。机器学习模型训练方法包括：利用源域图像和目标域图像交替训练第一机器学习模型；利用源域三维数据和目标域三维数据交替训练第二机器学习模型；利用源域三维数据训练第一机器学习模型，并利用源域图像训练第二机器学习模型；利用目标域三维数据训练第一机器学习模型，并利用目标域图像训练第二机器学习模型。本公开通过融合不同模态的特性，从而有效提升机器学习模型在不同环境下的鲁棒性。
本发明授权机器学习模型训练方法和装置、语义分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型训练方法，包括： 利用源域图像和目标域图像交替训练第一机器学习模型； 利用源域三维数据和目标域三维数据交替训练第二机器学习模型； 利用所述源域三维数据训练所述第一机器学习模型，并利用所述源域图像训练所述第二机器学习模型； 利用所述目标域三维数据训练所述第一机器学习模型，并利用所述目标域图像训练所述第二机器学习模型； 利用所述第一机器学习模型输出的与所述源域图像相对应的第一特征向量确定对应的第一模态类别原型； 利用所述第一机器学习模型输出的与所述目标域图像相关联的第三特征向量确定对应的第二模态类别原型； 根据所述第一模态类别原型和所述第二模态类别原型的一致性确定第九损失函数值，并利用所述第九损失函数值对所述第一机器学习模型进行训练。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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