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龙图腾网恭喜上海眼控科技股份有限公司申请的专利多尺度目标检测模型的训练方法、目标检测方法和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：CN112862002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202110291177.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权多尺度目标检测模型的训练方法、目标检测方法和装置是由曹逸尘;徐麟设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度目标检测模型的训练方法、目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多尺度目标检测模型的训练方法、目标检测方法和装置。该训练方法包括：获取第一样本数据，其每张样本图片携带有目标标注信息；将样本图片分别输入至多尺度目标检测模型的多尺度识别网络和分支选择网络中，得到分支选择结果和每一分支的识别结果；根据分支选择结果和每一分支的识别结果得到模型输出结果；根据模型输出结果和目标标注信息计算得到第一损失函数，并基于第一损失函数反向传播以对多尺度识别网络和分支选择网络中的参数进行调整，直至第一损失函数满足预设值，得到多尺度目标检测模型。目标检测方法为根据多尺度目标检测模型进行目标检测的方法。采用本方法提高了准确性，也不需要增加额外的计算量。

本发明授权多尺度目标检测模型的训练方法、目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多尺度目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述多尺度目标检测模型的训练方法包括： 获取第一样本数据，所述第一样本数据中每张样本图片携带有目标标注信息； 将所述样本图片分别输入至多尺度目标检测模型的多尺度识别网络和分支选择网络中，得到对应所述分支选择网络的分支选择结果和对应所述多尺度识别网络的每一分支的识别结果，所述多尺度识别网络的每一分支网络结构相同并且参数共享，但膨胀卷积的系数不同； 根据所述分支选择结果和所述每一分支的识别结果得到模型输出结果； 根据所述模型输出结果和所述目标标注信息计算得到第一损失函数，并基于所述第一损失函数反向传播以对所述多尺度识别网络和分支选择网络中的参数进行调整，直至所述第一损失函数满足预设值，得到多尺度目标检测模型； 所述根据所述分支选择结果和所述每一分支的识别结果得到模型输出结果之前，还包括： 根据所述分支选择结果确定目标分支，将所述目标分支的识别结果作为对应样本图片的伪标签； 根据所述样本图片的伪标签和非目标分支的识别结果对所述非目标分支进行训练。

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