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龙图腾网获悉国网智能电网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国网冀北电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、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：CN115035380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210643217.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由刘思言;王博;高昆仑;张希;杨峰;娄竞;李信;王艺霏;李欣怡设计研发完成，并于2022-06-07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、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明揭示了一种目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及目标检测领域。该方法包括：获取至少两组当前超参数以及各组当前超参数对应的当前目标检测模型；其中，各个当前目标检测模型是基于各组当前超参数对初始目标检测模型进行训练得到的；基于各个当前目标检测模型的精度，对各组当前超参数进行优化，得到至少两组候选超参数，并得到各组候选超参数对应的候选目标检测模型；基于各个候选目标检测模型，得到最优目标检测模型。采用该方法可以保证了确定的最优目标检测模型的精度较高，从而可以保证利用最优目标检测模型进行目标检测，得到的结果更加准确。

本发明授权目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取至少两组当前超参数以及各组所述当前超参数对应的当前目标检测模型；其中，各个所述当前目标检测模型是基于各组所述当前超参数对初始目标检测模型进行训练得到的；所述当前目标检测模型用于对图像进行目标检测； 基于各个所述当前目标检测模型的精度，对各组所述当前超参数进行优化，得到至少两组候选超参数，并得到各组所述候选超参数对应的候选目标检测模型； 基于各个所述候选目标检测模型，得到最优目标检测模型； 其中，基于各个所述候选目标检测模型，得到最优目标检测模型，包括： 获取各个所述候选目标检测模型的模型精度； 确定模型精度最高的所述候选目标检测模型为所述最优目标检测模型； 其中，所述获取各个所述候选目标检测模型的精度，包括： 获取测试数据集； 基于所述测试数据集，对各个所述候选目标检测模型进行测试，得到各个所述候选目标检测模型的模型精度； 其中，所述基于各个所述当前目标检测模型的精度，对各组所述当前超参数进行优化，得到至少两组候选超参数，包括： 基于各个所述当前目标检测模型的精度，对各组所述当前超参数进行多次变异和或交叉处理，得到多组待定超参数； 获取各组所述待定超参数的准确度； 基于各组所述待定超参数的准确度，得到至少两组所述候选超参数； 其中，所述对各组所述当前超参数进行多次变异和或交叉处理，得到多组待定超参数，包括： 每次对各组所述当前超参数进行变异和或交叉处理，得到各组所述当前超参数对应的备选超参数； 基于各组所述备选超参数对所述初始目标检测模型进行预设轮数训练，确定各组所述备选超参数的准确度；所述预设轮数与各组所述当前超参数对应的优化次数呈正相关； 基于各组所述备选超参数的准确度，确定各组所述待定超参数。

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