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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海復(fù)旦微電子集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)、終端獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115937870B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202111159043.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/19；該發(fā)明授權(quán)字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)、終端是由聶詩(shī)武;沈曉靜;張子也;何思清設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)、終端在說(shuō)明書摘要公布了：一種字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)、終端，方法包括：在第k次迭代過(guò)程中，采用第k?1次迭代得到的文本檢測(cè)模型對(duì)業(yè)務(wù)候選數(shù)據(jù)集中的各個(gè)樣本的增強(qiáng)樣本集合進(jìn)行推斷，得到預(yù)測(cè)框集合；計(jì)算樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果一致性指數(shù)；根據(jù)各個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果一致性指數(shù)，選取目標(biāo)樣本；將人工單詞級(jí)標(biāo)注后的目標(biāo)樣本加入選中樣本集，用第k?1次迭代得到的文本檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)樣本進(jìn)行推斷得到字符級(jí)偽標(biāo)簽，基于標(biāo)注的目標(biāo)樣本及其字符級(jí)偽標(biāo)簽對(duì)第k?1次迭代得到的文本檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到第k次迭代的文本檢測(cè)模型；對(duì)第k次迭代得到的文本檢測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估，若評(píng)估通過(guò)，得到字符級(jí)文本檢測(cè)模型。上述方案能夠降低標(biāo)注耗時(shí)以及標(biāo)注成本。

本發(fā)明授權(quán)字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)、終端在權(quán)利要求書中公布了：1.一種字符級(jí)文本檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 在第k次迭代過(guò)程中，采用第k-1次迭代得到的文本檢測(cè)模型對(duì)業(yè)務(wù)候選數(shù)據(jù)集中的各個(gè)樣本的增強(qiáng)樣本集合進(jìn)行推斷，得到各個(gè)樣本的增強(qiáng)樣本集合對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)框集合，增強(qiáng)樣本集合包括原始樣本以及原始樣本的增強(qiáng)樣本，所述預(yù)測(cè)框集合包括原始樣本以及原始樣本的增強(qiáng)樣本分別對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)框，其中，k為大于1的整數(shù)； 針對(duì)各個(gè)樣本，根據(jù)各個(gè)樣本的增強(qiáng)樣本集合的預(yù)測(cè)框集合，計(jì)算各個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果一致性指數(shù)，所述預(yù)測(cè)結(jié)果一致性指數(shù)用于表征預(yù)測(cè)結(jié)果的一致性程度； 根據(jù)各個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果一致性指數(shù)，從所述業(yè)務(wù)候選數(shù)據(jù)集中選取目標(biāo)樣本； 對(duì)所述目標(biāo)樣本進(jìn)行人工單詞級(jí)標(biāo)注，并將人工單詞級(jí)標(biāo)注后的目標(biāo)樣本加入選中樣本集，其中，所述選中樣本集包括多個(gè)單詞級(jí)標(biāo)注的目標(biāo)樣本； 采用所述第k-1次迭代得到的文本檢測(cè)模型對(duì)各個(gè)單詞級(jí)標(biāo)注的目標(biāo)樣本進(jìn)行推斷，得到各個(gè)目標(biāo)樣本的字符級(jí)偽標(biāo)簽，基于各個(gè)單詞級(jí)標(biāo)注的目標(biāo)樣本的字符級(jí)偽標(biāo)簽以及各個(gè)目標(biāo)樣本對(duì)所述第k-1次迭代得到的文本檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到第k次迭代的文本檢測(cè)模型； 采用測(cè)試集對(duì)第k次迭代得到的文本檢測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估，若評(píng)估通過(guò)，則得到所述字符級(jí)文本檢測(cè)模型。

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