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龍圖騰網獲悉杭州海康威視數字技術股份有限公司申請的專利一種目標特征提取方法及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：CN114429205B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202011180820.5，技術領域涉及：G06N3/0985；該發明授權一種目標特征提取方法及裝置是由朱文姣;姚沛;楊威設計研發完成，并于2020-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種目標特征提取方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種目標特征提取方法及裝置，通過獲取待處理的圖像，利用預先訓練的網絡模型，從圖像中提取目標特征。其中，網絡模型是采用數據并行訓練方式，利用針對不同訓練階段設置的不同超參分別對多個初始神經網絡進行訓練得到。在進行網絡模型訓練時，采用數據并行訓練方式，利用針對不同訓練階段設置的不同超參分別對多個初始神經網絡進行訓練，針對每個初始神經網絡，無需設置統一的超參，超參的設置更為靈活，網絡模型受超參的影響降低，保證了網絡模型的精度，利用訓練得到的網絡模型進行目標特征提取，所提取的目標特征更為精準，從而提高了圖像處理結果的準確性。

本發明授權一種目標特征提取方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種目標特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待處理的圖像； 利用預先訓練的網絡模型，從所述圖像中提取目標特征；其中，所述網絡模型為采用數據并行訓練方式，利用針對不同訓練階段設置的不同超參分別對多個初始神經網絡進行訓練得到； 所述網絡模型的訓練方式，包括： 采用預先設置的同一超參，對多個初始神經網絡進行數據并行訓練； 在滿足預先設定的第一停止條件的情況下，停止對所述多個初始神經網絡的訓練，得到多個更新神經網絡； 在每個不同的訓練階段中，對所述多個更新神經網絡進行并行訓練，并在每個訓練階段完成后，對該訓練階段訓練得到的各神經網絡進行精度測試，其中，在每個訓練階段中針對每個更新神經網絡設置的超參不同； 在滿足預先設定的第二停止條件的情況下，停止對所述多個更新神經網絡的并行訓練，并根據最后一個訓練階段訓練得到的各神經網絡中精度最高的神經網絡的網絡結構，確定最終訓練得到的網絡模型； 所述在每個不同的訓練階段中，對所述多個更新神經網絡進行并行訓練，并在每個訓練階段完成后，對該訓練階段訓練得到的各神經網絡進行精度測試的步驟，包括： 在每個訓練階段中，并行地針對每個更新神經網絡，采用按照預設規則設置的該更新神經網絡對應的超參，對該更新神經網絡進行單次訓練，得到單次訓練后的神經網絡； 在每個訓練階段完成后，對每個單次訓練后的神經網絡進行精度測試，確定該訓練階段訓練得到的精度最高的神經網絡； 將該訓練階段訓練得到的精度最高的神經網絡的網絡權值拷貝至其他各單次訓練后的神經網絡； 將各單次訓練后的神經網絡作為新的更新神經網絡，開始下一個訓練階段的并行訓練，其中，在除第一個訓練階段外的其他訓練階段中，一個更新神經網絡對應的超參被設置為上一個訓練階段得到的精度最高的神經網絡對應的超參。

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