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龙图腾网恭喜上海商汤智能科技有限公司申请的专利模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质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：CN113920370B 。

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：202111242618.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质是由谭靖儒设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质，其中所述方法包括：获取带有实例级标签的第一样本和带有图像级标签的第二样本；所述第二样本是基于所述第一样本的实例级标签获取的；通过预训练的目标检测模型，确定所述第二样本中样本数据的伪标签；基于所述第一样本中样本数据的实例级标签，确定所述目标检测模型的原始检测损失；基于所述第二样本中样本数据的伪标签，确定所述目标检测模型的分类增强损失；基于所述原始检测损失和所述分类增强损失，利用所述第一样本和所述第二样本训练所述目标检测模型。

本发明授权模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取带有实例级标签的第一样本和带有图像级标签的第二样本；所述第二样本是基于所述第一样本的实例级标签获取的；通过预训练的目标检测模型，确定所述第二样本中样本数据的伪标签；基于所述第一样本中样本数据的实例级标签，确定所述目标检测模型的原始检测损失；基于所述第二样本中样本数据的伪标签，确定所述目标检测模型的分类增强损失；基于所述原始检测损失和所述分类增强损失，利用所述第一样本和所述第二样本训练所述目标检测模型；所述目标检测模型包括用于执行定位任务的第一分支网络和用于执行分类任务的第二分支网络；所述基于所述第一样本中样本数据的实例级标签，确定所述目标检测模型的原始检测损失，包括：基于所述第一样本中样本数据的实例级标签，确定所述第一样本通过所述第一分支网络和所述第二分支网络的原始检测损失；所述基于所述第二样本中样本数据的伪标签，确定所述目标检测模型的分类增强损失，包括：基于所述第二样本中样本数据的伪标签，确定所述第二样本通过所述目标检测模型的第二分支网络的分类增强损失。

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