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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种目标定位模型的训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510001756.6，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种目标定位模型的训练方法是由郑守国;钱春晨;徐青山;朱恭钦;邱梦情;蔚栓设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标定位模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标定位模型的训练方法，包括：获取样本图像，并通过人工标注的方式标注样本图像中待识别目标的中心点，得到真值点的坐标；构建并初始化目标定位模型；将样本图像输入到目标定位模型中，得到候选点的坐标和置信度；匹配真值点和候选点，得到匹配结果；根据匹配结果计算损失值，并根据损失值微调目标定位模型中的参数，直至训练完成得到训练好的目标定位模型。对于一般的模型训练而言，其预估的结果和真实的结果是一一对应的，但本发明中的模型的候选点和真值点的个数不相等，因此这里引入匹配机制，并根据匹配结果去计算损失值，从而实现模型的可靠训练，并且在多分支的模型结构中，采用多次训练的方式来完成整个模型的训练。

本发明授权一种目标定位模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种目标定位模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本图像，并通过人工标注的方式标注所述样本图像中待识别目标的中心点，得到真值点的坐标；构建并初始化目标定位模型；将所述样本图像输入到所述目标定位模型中，得到候选点的坐标和置信度；匹配所述真值点和所述候选点，得到匹配结果；根据所述匹配结果计算损失值，并根据所述损失值微调所述目标定位模型中的参数，直至训练完成得到训练好的目标定位模型；匹配所述真值点和所述候选点，得到匹配结果，包括：根据所述真值点的坐标和所述候选点的坐标，生成代价矩阵，所述代价矩阵的元素为对应真值点和候选点之间的匹配代价；根据所述代价矩阵，得到所述匹配结果；所述代价矩阵的元素按如下公式计算： ，式中，Pi表示第i个真值点，Qj表示第j个候选点，||||2表示两点距离的平方，exp表示给定数值的自然指数，α和β为预设的权重因子，σ表示正态分布中的标准差；根据所述匹配结果计算损失值，包括：根据所述真值点的坐标、以及与所述真值点匹配的候选点的坐标，得到回归损失；根据所述候选点的置信度、以及匹配关系，得到分类损失；所述回归损失按如下公式计算： ，式中，X为真值点的总个数，Qi表示与Pi匹配的候选点，λ1和λ2为预设的权重因子。

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