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龍圖騰網獲悉蘇州輕棹科技有限公司申請的專利基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法和裝置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：CN115690708B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211296868.1，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法和裝置是由楊曉東;王澤宇;羅晨旭設計研發完成，并于2022-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例涉及一種基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法和裝置，所述方法包括：獲取教師模型、學生模型、學生模型損失函數；從訓練數據集獲取訓練數據；對教師模型到學生模型進行知識蒸餾的特征損失、注意力損失、相似度損失函數進行確定；并由學生模型損失函數、特征損失函數、注意力損失函數和相似度損失函數組成整體損失函數；對學生模型進行模型自訓練；進行師生特征模仿訓練；進行師生注意力模仿訓練；進行師生相似度訓練；進行整體訓練；訓練完成則從訓練數據集中選擇新的一組訓練數據對學生模型進行下一輪訓練直到達到指定次數為止。通過本發明，可以提高圖像3D目標檢測模型的檢測準確度。

本發明授權基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于跨模態知識蒸餾訓練三維目標檢測模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練成熟的基于點云的3D目標檢測模型作為對應的教師模型，獲取待訓練的基于圖像的3D目標檢測模型作為對應的學生模型；并獲取所述學生模型的模型損失函數作為對應的學生模型損失函數Ldet； 從訓練數據集獲取同一場景的原始點云和原始圖像作為對應的第一點云和第一圖像；并獲取原始點云的識別框標注信息和假陽性區域標注信息作為對應的第一識別框集合和第一假陽性區域集合； 對所述教師模型到所述學生模型進行知識蒸餾的特征損失函數Lfea、注意力損失函數Latt和相似度損失函數Laff進行確定；并由所述學生模型損失函數Ldet、所述特征損失函數Lfea、所述注意力損失函數Latt和所述相似度損失函數Laff相加組成對應的整體損失函數Lall,Lall＝Ldet+Lfea+Latt+Laff； 根據所述第一圖像、所述第一識別框集合和所述學生模型損失函數Ldet對所述學生模型進行模型自訓練；所述模型自訓練完成，則根據所述第一點云、所述第一圖像、所述第一識別框集合、所述第一假陽性區域集合和所述特征損失函數Lfea對所述學生模型進行師生特征模仿訓練；所述師生特征模仿訓練完成，則根據所述第一點云、所述第一圖像和所述注意力損失函數Latt對所述學生模型進行師生注意力模仿訓練；所述師生注意力模仿訓練完成，則根據所述第一點云、所述第一圖像和所述相似度損失函數Laff對所述學生模型進行師生相似度訓練；所述師生相似度訓練完成，則根據所述第一點云、所述第一圖像、所述第一識別框集合、所述第一假陽性區域集合和所述整體損失函數Lall對所述學生模型進行整體訓練； 所述整體訓練完成，則從所述訓練數據集中選擇新的一組原始點云、原始圖像、原始點云的識別框標注信息和假陽性區域標注信息對所述學生模型進行下一輪訓練，直到訓練輪次總數達到指定次數為止。

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