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龍圖騰網獲悉中兵智能創新研究院有限公司申請的專利一種半監督異常檢測模型訓練方法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：CN119832363B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202411969128.9，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種半監督異常檢測模型訓練方法是由侯澤宇;蘇波;馮付勇;黨睿娜;董慶麗;鄭莉設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種半監督異常檢測模型訓練方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種半監督異常檢測模型訓練方法，屬于檢測模型訓練技術領域，解決了現有技術中數據標注困難、樣本不平衡以及過擬合風險高的問題的問題。獲取異常產品圖像并對異常產品圖像中的異常區域進行標注得到異常樣本，獲取正常產品圖像并對正常產品圖象進行標注得到正常樣本，基于正常樣本和異常樣本構建訓練集和驗證集；所述訓練集和驗證機均同時包括異常樣本和正常樣本；構建半監督異常檢測模型，對半監督異常檢測模型進行初始化操作；將訓練集輸入至初始化后的半監督異常檢測模型進行模型訓練，更新模型參數，通過驗證集評估模型性能，直至模型性能滿足預定標準，停止訓練，得到訓練好的半監督異常檢測模型。

本發明授權一種半監督異常檢測模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種半監督異常檢測模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取異常產品圖像并對異常產品圖像中的異常區域進行標注得到異常樣本，所述異常樣本包括異常產品圖像及其對應的標簽，異常產品圖像對應的標簽包括異常產品圖像的異常區域和分類信息； 獲取正常產品圖像并對正常產品圖像進行標注得到正常樣本，所述正常樣本包括正常產品圖像及其對應的標簽，正常產品圖像對應的標簽包括分類信息； 基于正常樣本和異常樣本構建訓練集和驗證集；所述訓練集和驗證機均同時包括異常樣本和正常樣本； 構建半監督異常檢測模型，對半監督異常檢測模型進行初始化操作；將訓練集輸入至初始化后的半監督異常檢測模型進行模型訓練，更新模型參數，通過驗證集評估模型性能，直至模型性能滿足預定標準，停止訓練，得到訓練好的半監督異常檢測模型； 所述將訓練集輸入至初始化后的半監督異常檢測模型進行模型訓練包括多個，在每個中，將訓練集劃分為多個，每個中均包括隨機的正常樣本和異常樣本，分別將多個輸入至初始化后的半監督異常檢測模型進行模型訓練； 完成一個中所有的處理后，通過驗證集評估模型的性能，若模型性能未滿足預定標準，則繼續下一個的訓練； 若模型性能滿足預定標準，則停止訓練，保存模型參數； 所述半監督異常檢測模型包括輸入模塊、模塊和編碼器； 將每個輸入至初始化后的半監督異常檢測模型進行模型訓練，包括： 將中的正常樣本和異常樣本輸入至半監督異常檢測模型的輸入模塊，輸入模塊將正常樣本輸出至模塊，將異常樣本輸出至編碼器； 模塊對正常樣本的圖像數據進行特征提取，基于提取的特征，生成圖像重建數據，同時將提取的特征輸出至偽標簽器； 編碼器對異常樣本的圖像數據進行特征提取并生成潛在異常信息和異常重建數據； 偽標簽器基于模塊提取的特征生成偽標簽； 基于圖像重建數據、潛在異常信息、異常重建數據構建損失函數，通過反向傳播更新模型參數；在每個訓練結束后，根據訓練進度調整學習率。

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