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龙图腾网恭喜华诺星空技术股份有限公司申请的专利检测模型训练方法、检测方法、设备、存储介质及产品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：CN119251648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411746536.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权检测模型训练方法、检测方法、设备、存储介质及产品是由李小军;何鑫设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测模型训练方法、检测方法、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种检测模型训练方法、检测方法、设备、存储介质及产品，涉及目标检测领域。所述训练方法包括获取样本数据集；构建目标检测模型，目标检测模型为改进的YOLOv6模型，改进的YOLOv6模型是在原有YOLOv6模型的基础上，采用快速‑重参数化模块替换重参数化模块得到的；快速‑重参数化模块包括依次连接的部分重参数化卷积块、两个卷积模块和加法融合模块，加法融合模块通过跳跃连接与部分重参数化卷积块的输入端相连；利用样本数据集对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型。本发明能够在确保目标检测精度不下降的情况下减少了模型体积与参数量，提升了目标检测速度。

本发明授权检测模型训练方法、检测方法、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取样本数据集；其中，所述样本数据集包含多张带标签的训练图像，所述标签为训练图像中目标的真实框；构建目标检测模型；其中，所述目标检测模型为改进的YOLOv6模型，所述改进的YOLOv6模型包括骨干网络、颈部网络和检测网络，且在原有YOLOv6模型的基础上，采用快速-重参数化模块替换骨干网络和颈部网络中的重参数化模块；所述快速-重参数化模块包括依次连接的部分重参数化卷积块、两个卷积模块和加法融合模块，所述加法融合模块还通过跳跃连接与所述部分重参数化卷积块的输入端相连；所述部分重参数化卷积块包含1个RepVGGBlock、1个Identity模块和1个拼接模块，所述RepVGGBlock用于对12通道特征进行重参化卷积运算，所述Identity模块用于将剩余的12通道特征直接输出，所述RepVGGBlock和Identity模块的输出通过所述拼接模块的拼接操作合并为最终输出；利用所述样本数据集对所述目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；其中，利用所述样本数据集对所述目标检测模型进行训练，包括：将所述训练图像输入到所述目标检测模型中，利用所述骨干网络对所述训练图像进行特征提取，得到不同尺度的特征图P2、特征图P3、特征图P4和特征图P5；利用所述颈部网络对特征图P2、特征图P3、特征图P4和特征图P5中的低级语义特征和高级语义特征进行融合，得到不同尺度的融合特征图P3'、融合特征图P4'和融合特征图P5'；利用所述检测网络对融合特征图P3'、融合特征图P4'和融合特征图P5'分别进行目标检测，得到不同尺寸的预测框；计算所述预测框与对应的真实框之间的损失值，根据所述损失值对目标检测模型的参数进行调整。

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