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龙图腾网恭喜北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利用于图像的对象检测的样本加权学习系统及其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：CN113723395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202010431851.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权用于图像的对象检测的样本加权学习系统及其方法是由潘滢炜;王羽;刘金根;姚霆;梅涛设计研发完成，并于2020-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于图像的对象检测的样本加权学习系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于图像的对象检测的样本加权学习系统及其方法，所述方法包括：第一步骤：针对每个样本接收输入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；第二步骤：对输入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行变换；第三步骤：使用变换函数根据第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征来生成联合样本特征；第四步骤：根据生成的样本特征来为每一个样本预测分类损失的样本权重和回归损失的样本权重；第五步骤：根据预测的分类损失的样本权重和回归损失的样本权重来计算损失函数；第六步骤：根据计算的损失函数来调整样本特征生成设备所使用的变换函数。

本发明授权用于图像的对象检测的样本加权学习系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像处理的样本权重生成系统，所述系统包括： 特征变换设备，用于将输入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征分别变换为第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征，所述第一特征表征针对样本的分类损失，所述第二特征表征针对所述样本的回归损失，所述第三特征表征针对所述样本的交并比，所述第四特征表征针对所述样本的分类概率； 样本特征生成设备，用于使用变换函数根据第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征来生成联合样本特征； 权重预测设备，用于根据生成的联合样本特征来为样本预测分类损失的样本权重和回归损失的样本权重，所述分类损失的样本权重和回归损失的样本权重用于实现在样本级别调整多任务平衡权重； 其中，所述变换函数是基于损失函数来调整的，所述损失函数是基于预测的所述分类损失的样本权重和所述回归损失的样本权重确定的。

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