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龍圖騰網獲悉騰訊醫療健康(深圳)有限公司申請的專利一種訓練目標檢測模型的方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115311498B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210990231.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種訓練目標檢測模型的方法、裝置、設備及存儲介質是由紀浩欽;劉浩哲;何楠君;李悅翔;魏東;鄭冶楓設計研發完成，并于2022-08-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種訓練目標檢測模型的方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種訓練目標檢測模型的方法、裝置、設備及存儲介質，可以應用于人工智能領域或智慧醫療領域等，用于解決訓練得到的目標檢測模型的檢測準確性和檢測可靠性較低的問題。該方法至少包括：采用輔助檢測模型，分別預測多個采樣標注各自對應的符合細粒度類型的第一偽標注；采用輔助檢測模型，基于第二樣本圖像對應的多種變換圖像，以及相應的第二樣本標注，分別預測多種變換圖像各自對應的符合細粒度類型的第二偽標注；基于獲得的多個第一偽標注和多個第二偽標注，對目標檢測模型進行訓練。通過充分利用粗粒度類型的標注，提高訓練得到的目標檢測模型的檢測準確性和檢測可靠性較低。

本發明授權一種訓練目標檢測模型的方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種訓練目標檢測模型的方法，其特征在于，包括： 獲取第一樣本圖像集和第二樣本圖像集，其中，每個第一樣本圖像關聯有細粒度類型的第一樣本標注，每個第二樣本圖像關聯有粗粒度類型的第二樣本標注，所述細粒度類型的標注精度高于所述粗粒度類型； 基于所述第一樣本圖像集和所述第二樣本圖像集，進行多輪迭代訓練，輸出已訓練的目標檢測模型，其中，每輪迭代包括： 對第一樣本圖像的第一樣本標注進行采樣處理，獲得符合所述粗粒度類型的多個采樣標注，并采用輔助檢測模型，分別預測所述多個采樣標注各自對應的符合所述細粒度類型的第一偽標注； 采用所述輔助檢測模型，基于第二樣本圖像對應的多種變換圖像，以及相應的第二樣本標注，分別預測所述多種變換圖像各自對應的符合所述細粒度類型的第二偽標注； 基于獲得的多個第一偽標注和多個第二偽標注，對目標檢測模型進行訓練。

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