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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图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法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：CN110766027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：201911004758.1，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法是由叶燕罡;陈铭良;沈小勇设计研发完成，并于2019-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法，其中，目标区域定位模型为使用属于目标类别的样本图像集训练初始定位模型，在训练目标区域定位模型时，通过初始定位模型分别对样本图像集中的各样本图像进行处理，获得各样本图像对应的类激活图，当根据各样本图像的类激活图确定的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与目标类型相关的区域时，则继续使用样本图像对初始定位模型的模型参数进行调整，以引导当前的模型将更多注意力集中在该样本图像中被遗漏的目标区域，从而在调整的过程中查漏补缺，使得获得的目标区域定位模型的定位结果更加准确。

本发明授权图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种图像的区域定位方法，包括：获取待处理图像；通过目标区域定位模型获取所述待处理图像对应的类激活图；将所述类激活图依次进行归一化处理和尺度缩放处理，获得所述待处理图像中各像素点属于目标区域的概率，从所述待处理图像中确定所对应的所述概率大于预设阈值的像素点，将确定的像素点构成的区域作为所述待处理图像中的目标区域；其中，所述目标区域定位模型是使用属于目标类别的样本图像集训练基于原始分类模型的结构的初始定位模型得到的，所述样本图像集中的各样本图像仅标注了类别信息，未标注目标区域的位置信息，所述样本图像集中包括类别信息为目标类别的样本图像，还包括类别信息为非目标类别的样本图像，训练步骤包括：当根据各样本图像的类激活图确定并显示所述样本图像的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与所述目标类别相关的区域时，将所述样本图像保留下来重新加入所述目标类别对应的样本图像集中，当显示的所述目标区域完全覆盖所述样本图像中与所述目标类别相关的区域时，则从所述目标类别对应的样本图像集中移除所述样本图像；使用所述目标类别对应的样本图像集及类别信息，基于原始分类任务对所述初始定位模型的模型参数进行调整；继续迭代多次前述步骤，以引导模型将注意力集中在样本图像中被遗漏的属于目标类别的区域，直至在满足迭代条件时得到目标区域定位模型；其中，各所述样本图像对应的类激活图是通过所述初始定位模型对所述样本图像的特征图进行处理获得的，其中，对所述样本图像的类激活图依次进行归一化处理、尺度缩放处理和二值化处理后，再与所述样本图像叠加，得到所述样本图像对应的可视化结果，所述可视化结果用于显示所述样本图像中的目标区域，所述可视化结果用于标注人员判断所述目标区域是否完全覆盖相应样本图像中与所述目标类别相关的区域。

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