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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京三快在線科技有限公司申請(qǐng)的專利視覺感知模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115205628B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210769935.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)視覺感知模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由張珂;楊峻偉;崔兆林;蘇金明;羅鈞峰;魏曉明;魏曉林設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本視覺感知模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種視覺感知模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法先獲取多個(gè)單實(shí)例樣本圖像，然后對(duì)每個(gè)單實(shí)例樣本圖像分別進(jìn)行第一數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理和第二數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到第一處理圖像和第二處理圖像，對(duì)從多個(gè)單實(shí)例樣本圖像中選取的M個(gè)單實(shí)例樣本圖像進(jìn)行拼接處理，得到多實(shí)例樣本圖像，分別對(duì)第一處理圖像、多實(shí)例樣本圖像、第二處理圖像和M個(gè)單實(shí)例樣本圖像進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)的圖像特征，基于這些圖像特征，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到視覺感知模型。由于訓(xùn)練模型的圖像特征不僅包括單實(shí)例樣本圖像的圖像特征，還包括多實(shí)例樣本圖像的圖像特征，因此，可以提高模型的泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)視覺感知模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種視覺感知模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個(gè)單實(shí)例樣本圖像，所述單實(shí)例樣本圖像中包括一個(gè)對(duì)象； 對(duì)于每個(gè)單實(shí)例樣本圖像，對(duì)所述單實(shí)例樣本圖像分別進(jìn)行第一數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理和第二數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到第一處理圖像和第二處理圖像； 從所述多個(gè)單實(shí)例樣本圖像中選取M個(gè)單實(shí)例樣本圖像，對(duì)所述M個(gè)單實(shí)例樣本圖像進(jìn)行拼接處理，得到多實(shí)例樣本圖像；其中，M為大于1的正整數(shù)； 分別對(duì)所述第一處理圖像、所述多實(shí)例樣本圖像、所述第二處理圖像和所述M個(gè)單實(shí)例樣本圖像進(jìn)行特征提取，得到第一圖像特征、第二圖像特征、第三圖像特征和M個(gè)第四圖像特征； 基于所述第一圖像特征、所述第二圖像特征、所述第三圖像特征和所述M個(gè)第四圖像特征，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到視覺感知模型； 所述第一圖像特征包括：第一全局特征和第一局部特征，所述第三圖像特征包括：第二全局特征和第二局部特征； 所述基于所述第一圖像特征、所述第二圖像特征、所述第三圖像特征和所述M個(gè)第四圖像特征，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到視覺感知模型，包括： 基于所述第一全局特征和所述第二全局特征，構(gòu)建第一損失函數(shù)； 基于所述第一局部特征和所述第二局部特征，構(gòu)建第二損失函數(shù)； 基于所述第二圖像特征和所述M個(gè)第四圖像特征，構(gòu)建第三損失函數(shù)； 基于所述第一損失函數(shù)、所述第二損失函數(shù)和所述第三損失函數(shù)，進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述視覺感知模型。

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