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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对象识别网络的训练方法和装置、存储介质及电子设备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：CN117011663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211035282.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权对象识别网络的训练方法和装置、存储介质及电子设备是由李亮亮设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别网络的训练方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象识别网络的训练方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取样本图像集合及与样本图像集合对应的对象位置标签集合；在第一识别网络中对样本图像进行对象识别，以得到第一识别结果；在第二识别网络中对样本图像进行对象识别，以得到第二识别结果；第一识别网络的网络结构尺寸小于第二识别网络的网络结构尺寸；获取第一识别结果与对象位置标签之间的第一位置分布损失，及第一识别结果与第二识别结果之间的第二位置分布损失；根据第一位置分布损失及第二位置分布损失，得到对第一识别网络训练后达到收敛条件的目标识别网络。本发明解决了现有对象识别网络无法在不同的硬件环境中进行迁移的技术问题。

本发明授权对象识别网络的训练方法和装置、存储介质及电子设备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，包括： 获取样本图像集合及与所述样本图像集合对应的对象位置标签集合，其中，所述样本图像集合中的样本图像内包含待识别的目标对象，所述对象位置标签集合中的对象位置标签用于指示所述目标对象在所述样本图像中所在位置对应的位置标签； 在第一识别网络中对所述样本图像进行对象识别，以得到与所述目标对象对应的第一识别结果，其中，所述第一识别结果用于指示对所述目标对象识别后得到的第一候选位置集合的位置分布； 在第二识别网络中对所述样本图像进行对象识别，以得到与所述目标对象对应的第二识别结果，其中，所述第二识别结果用于指示对所述目标对象识别后得到的第二候选位置集合的位置分布；所述第一识别网络的网络结构尺寸小于所述第二识别网络的网络结构尺寸； 获取所述第一识别结果与所述对象位置标签之间的第一位置分布损失，及所述第一识别结果与所述第二识别结果之间的第二位置分布损失； 根据所述第一位置分布损失及所述第二位置分布损失，得到对所述第一识别网络训练后达到收敛条件的目标识别网络，其中，所述目标识别网络输出的识别结果与所述第二识别网络输出的识别结果之间的相似度小于阈值； 所述获取所述第一识别结果与所述对象位置标签之间的第一位置分布损失包括：获取目标回归损失函数和目标分类损失函数；利用所述目标回归损失函数计算对应于所述第一识别结果的第一数值分布序列，和所述对象位置标签中包括的对象位置坐标值序列之间的回归损失值，并利用所述分类损失函数计算所述第一数值分布序列和所述对象位置坐标值序列之间的分类损失值；获取所述回归损失值和所述分类损失值的加权求和值作为所述第一位置分布损失。

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