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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、缺陷类型确定方法及装置、设备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：CN117253106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202311220690.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、缺陷类型确定方法及装置、设备是由林愉欢;汪铖杰;刘永;李嘉麟;吴凯;聂强设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、缺陷类型确定方法及装置、设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、缺陷类型确定方法及装置、设备。上述方法包括利用第一样本集训练获得基准模型；针对第二样本集中每一第二样本图像，利用基准模型得到第二样本图像对应的缺陷预测结果，以及以缺陷预测结果扩充第二样本图像携带的至少一个第二类对象缺陷标签，得到缺陷标签扩充结果；基于每一第二样本图像对应的缺陷标签扩充结果更新第二样本集，得到第三样本集；利用第三样本集训练特征提取网络，得到预训练模型。本申请有利于提高训练获得的预训练模型的适应性。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、智慧娱乐等各种场景。

本发明授权模型训练方法、缺陷类型确定方法及装置、设备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：利用第一样本集训练获得基准模型，所述基准模型用于输出针对输入图像的缺陷类型，所述基准模型包括特征提取网络，所述第一样本集指示第一类对象，所述第一样本集中每一第一样本图像携带有至少一个第一类对象缺陷标签；针对第二样本集中每一第二样本图像，利用所述基准模型得到所述第二样本图像对应的缺陷预测结果，以及以所述缺陷预测结果扩充所述第二样本图像携带的至少一个第二类对象缺陷标签，得到缺陷标签扩充结果，所述第二样本集指示第二类对象，所述第二类对象与所述第一类对象具有关联关系；基于每一所述第二样本图像对应的所述缺陷标签扩充结果更新所述第二样本集，得到第三样本集；利用所述第三样本集训练所述特征提取网络，得到预训练模型：获取分类网络；基于所述特征提取网络和所述分类网络构建第一关联模型；利用所述第三样本集训练所述第一关联模型得到第二关联模型；确定所述第二关联模型中经参数调整后的所述特征提取网络是所述预训练模型；其中，所述缺陷预测结果包括所述第二样本图像对应每一所述第一类对象缺陷标签的预测概率，所述以所述缺陷预测结果扩充所述第二样本图像携带的至少一个第二类对象缺陷标签，得到缺陷标签扩充结果，包括：获取概率阈值；对于对应每一所述第一类对象缺陷标签的预测概率，在所述预测概率大于所述概率阈值的情况下，确定所述第一类对象缺陷标签是扩充标签，以得到至少一个所述扩充标签；基于所述至少一个所述扩充标签和所述至少一个第二类对象缺陷标签，得到所述缺陷标签扩充结果。

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