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龙图腾网恭喜中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及相关装置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：CN117173501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310974673.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及相关装置是由茅心悦设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及相关装置，用于提高图像检测模型的检测精度，并降低人工成本。方法包括：获取训练样本集合，训练样本集合包括多个类别的样本图像；根据多个类别，生成多个文本，并提取每个文本的文本特征；对于训练样本集合中的每个图像执行如下操作，确定每个图像的损失参数：将每个图像输入待训练网络模型，提取每个图像包含目标对象的区域的第一图像特征；确定第一图像特征与多个文本中每个文本的文本特征的相似度；以及基于确定出的第一图像特征对应的多个相似度，确定每个图像的损失参数；基于训练样本集合中的全部图像的损失参数以及预设的损失函数，调整待训练网络模型的参数。

本发明授权一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合包括多个类别的样本图像，一个样本图像对应一个类别，且所述样本图像的标签为所述样本图像对应的类别；根据所述多个类别，生成多个文本，并提取每个文本的文本特征，其中，所述多个文本与所述多个类别一一对应，每个文本包括所述每个文本对应的类别；对于所述训练样本集合中的每个图像执行如下操作，确定所述每个图像的损失参数：将所述每个图像输入待训练网络模型，提取所述每个图像包含目标对象的区域的第一图像特征；确定所述第一图像特征与所述多个文本中每个文本的文本特征的相似度；以及基于确定出的所述第一图像特征对应的多个相似度，确定所述每个图像的损失参数；基于所述训练样本集合中的全部图像的损失参数以及预设的损失函数，调整所述待训练网络模型的参数；其中，所述训练样本集合包括：多个样本子集；所述多个样本子集包括第一样本子集和至少一个第二样本子集；所述第一样本子集中样本图像的获取方式与所述第二样本子集中样本图像的获取方式不同；并且，所述第一样本子集中样本图像的总数量大于所述至少一个第二样本子集中各第二样本子集中样本图像的总数量；其中，所述损失函数中，所述第一样本子集对应的损失子函数的权重小于所述至少一个第二样本子集对应的损失子函数对应的权重。

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