国际商业机器公司周旺获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利用于对象检测的增量学习的系统和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：CN113614748B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202080022272.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于对象检测的增量学习的系统和方法是由周旺;常十雨;N·E·索萨;E·A·西斯伯特设计研发完成，并于2020-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于对象检测的增量学习的系统和方法在说明书摘要公布了：方法和系统在图像和或视频中执行增量学习对象检测，而不会灾难性遗忘先前学习的对象类别。通过迭代地更新两级神经网络对象检测器直到满足总体检测准确度标准来训练两级神经网络对象检测器以定位和识别属于附加对象类别的对象。执行更新以便平衡最小化定位和识别属于先前学习的对象类别的对象的初始能力的损失和最大化附加地定位和识别属于附加对象类别的对象的能力。评估是否满足总体检测准确度标准将两级神经网络对象检测器的初始版本的输出与由两级神经网络对象检测器的当前版本输出的当前区域提议进行比较，以确定区域提议蒸馏损失和先前学习到的对象识别蒸馏损失。
本发明授权用于对象检测的增量学习的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于在图像中增量学习对象检测而不会灾难性遗忘先前学习的一个或多个对象类别的方法，所述方法包括： 通过迭代地更新两级神经网络对象检测器直到满足总体检测准确度标准来训练所述两级神经网络对象检测器以定位和识别图像中的属于附加对象类别的对象， 其中 执行所述更新以便平衡最小化定位和识别属于所述先前学习的一个或多个对象类别的对象的初始能力的损失和最大化附加地定位和识别属于所述附加对象类别的对象的能力，以及 评估是否满足总体检测准确度标准包括： 基于比较由所述两级神经网络对象检测器的初始版本输出的区域提议与由所述两级神经网络对象检测器的当前版本输出的当前区域提议来确定区域提议的蒸馏损失，其中所述区域提议的蒸馏损失量化定位属于先前学习的对象类别的对象的能力的降低；以及 基于比较由所述两级神经网络对象检测器的所述初始版本获得的先前学习的对象预测与由所述两级神经网络对象检测器的所述当前版本输出的对象预测来确定先前学习的对象识别蒸馏损失。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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