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龍圖騰網獲悉廈門美圖之家科技有限公司申請的專利目標檢測模型訓練方法、系統、終端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：CN114898176B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210493670.6，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權目標檢測模型訓練方法、系統、終端設備及存儲介質是由易佳錦;蘇燦平;余清洲設計研發完成，并于2022-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本目標檢測模型訓練方法、系統、終端設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種目標檢測模型訓練方法、系統、終端設備及存儲介質，該方法包括：將無標記數據和增益數據輸入目標檢測模型進行目標檢測，得到第一預測結果；確定無標記數據與增益數據之間的第一預測結果之間的差異性，根據第一預測結果之間的差異性對無標記數據進行篩選得到篩選數據；將最大值篩選后的預測結果設置為對應篩選數據的偽標記；將篩選數據的偽標記和有標記訓練數據輸入目標檢測模型進行目標檢測得到第二預測結果，根據第二預測結果對目標檢測模型進行模型訓練，同步更新篩選數據的偽標記。本發明同步更新第一預測結果和篩選數據的偽標記，提高了偽標記的置信度，提升了第二預測結果訓練模型的有效性，提高了目標檢測模型的泛化性能。

本發明授權目標檢測模型訓練方法、系統、終端設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種目標檢測模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 對無標記數據進行數據增益，得到增益數據，并將所述無標記數據和所述增益數據輸入目標檢測模型進行目標檢測，得到第一預測結果； 根據所述第一預測結果確定所述無標記數據與所述增益數據之間的第一預測結果之間的差異性，并根據所述第一預測結果之間的差異性對所述無標記數據進行篩選，得到篩選數據； 對所述篩選數據的預測結果進行最大值篩選，并將最大值篩選后的所述預測結果設置為對應篩選數據的偽標記； 將所述篩選數據的偽標記和有標記訓練數據輸入所述目標檢測模型進行目標檢測，得到第二預測結果； 根據所述第二預測結果對所述目標檢測模型進行模型訓練，返回執行所述將所述無標記數據和所述增益數據輸入目標檢測模型進行目標檢測，得到第一預測結果的步驟，并同步更新所述篩選數據的偽標記，直至所述目標檢測模型收斂; 所述根據所述第一預測結果之間的差異性對所述無標記數據進行篩選，包括： 根據所述第一預測結果之間的差異性，分別獲取所述無標記數據中各樣本數據對應的檢測框回歸差異值和檢測框分類差異值； 若任一所述數據的檢測框回歸差異值大于第一閾值，且所述數據的檢測框分類差異值大于第二閾值，則篩選所述數據，并將其預測結果進行非極大值抑制，得到所述篩選數據的偽標記。

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