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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种三维对象模型的训练方法、装置以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：CN116797715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210253338.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种三维对象模型的训练方法、装置以及存储介质是由张浩贤设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维对象模型的训练方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种三维对象模型的训练方法、装置以及存储介质，可应用于地图领域。通过获取无标注数据；然后基于无标注数据对预设神经网络进行自监督训练，以得到第一神经网络；并获取标注数据；然后基于标注数据对第一神经网络进行监督训练，以得到第二神经网络；进一步的将无标注数据和标注数据得到融合数据，并对第二神经网络进行训练，以得到目标神经网络。从而实现精确的重建模型的训练过程，由于采用无标注数据学习到对象形状的分布的同时，通过标注数据训练对投影参数进行解耦，并减缓重建过程中对象扁平问题，提高重建模型训练的准确性。

本发明授权一种三维对象模型的训练方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维对象模型的训练方法，其特征在于，包括：获取无标注数据，所述无标注数据包含无标注的对象图像；基于所述无标注的对象图像对预设神经网络进行自监督训练，以得到第一神经网络；获取标注数据，所述标注数据包含标注了重建对象的对象图像；基于所述标注了重建对象的对象图像对所述第一神经网络进行监督训练，以得到第二神经网络，其中包括：获取基于所述第一神经网络对应的投影参数所得的重建模型，所述投影参数包括3DMM系数、Pose系数以及光照系数；基于所述重建模型与所述重建对象之间在顶点距离的差异确定第三损失参数；基于所述重建模型与所述重建对象之间在顶点法线的差异确定第四损失参数；根据所述第三损失参数与所述第四损失参数对所述第二神经网络进行监督训练，以得到所述第二神经网络；获取基于所述第一神经网络对应的投影参数所得的第二投影图像；基于所述第二投影图像与所述标注了重建对象的对象图像对应的颜色信息的差异确定第五损失参数；获取预设关键点，以基于所述预设关键点以及所述预设关键点对应投影的差异确定第六损失参数；根据所述第五损失参数与所述第六损失参数对所述第二神经网络进行参数调整；将所述无标注数据和所述标注数据进行融合，以得到融合数据；基于所述融合数据对所述第二神经网络进行训练，以得到目标神经网络，所述目标神经网络用于对目标对象进行投影重建。

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