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龙图腾网恭喜深圳云天励飞技术有限公司申请的专利选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关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：CN113344017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202010136537.6，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备是由杨傲楠设计研发完成，并于2020-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能领域，提供了选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备。选择器模型的训练方法包括：获取奖励函数和图像检测条件；执行训练步骤，训练步骤包括：根据奖励函数和图像检测条件对选择器模型进行训练，得到待优化的选择器模型；根据待优化的选择器模型和图像检测条件对奖励函数进行训练，得到待优化的奖励函数。将待优化的奖励函数作为新的奖励函数，将待优化的选择器模型作为新的选择器模型，循环执行训练步骤，直到得到目标奖励函数以及目标选择器模型。其中，目标奖励函数和目标选择器模型满足预设训练停止条件，从而提高选择器模型的训练精度，进而根据训练好的目标选择器模型选择出更准确的图像检测器。

本发明授权选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种选择器模型的训练方法，其特征在于，所述选择器模型是用于根据图像检测条件选择对应的图像检测器的标识的模型，所述图像检测器用于检测图像，所述选择器模型的训练方法包括：获取奖励函数和图像检测条件，所述图像检测条件至少包括图像检测器运行的硬件环境；执行训练步骤，所述训练步骤包括：根据所述奖励函数和所述图像检测条件对所述选择器模型进行训练，得到待优化的选择器模型；根据所述待优化的选择器模型和所述图像检测条件对所述奖励函数进行训练，得到待优化的奖励函数；将所述待优化的奖励函数作为新的奖励函数，将所述待优化的选择器模型作为新的选择器模型，循环执行所述训练步骤，直到满足预设训练停止条件，将满足预设训练停止条件的待优化的奖励函数作为目标奖励函数，将满足预设训练停止条件的待优化的选择器模型作为目标选择器模型。

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