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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;济南国科医工科技发展有限公司申请的专利一种模型训练方法及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：CN116071296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211488759.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种模型训练方法及装置是由戴亚康;耿辰;戴斌;周志勇;李凤美设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种模型训练方法及装置，该方法包括：获取多张第一图像；提取第一图像中的第一对象；并获取从第一图像中标注的第二对象实例，作为第二对象实例标签；获取第一对象的轮廓；根据第一对象的轮廓和第二对象实例，获取第二对象的轮廓，作为第二对象轮廓标签；将第一对象输入至待训练模型，获取待训练模型的输出；待训练模型包括轮廓检测分支和实例检测分支，输出包括第二对象轮廓输出和第二对象实例输出；计算第一损失函数值以及计算第二损失函数值；根据第一损失函数值和第二损失函数值计算第三损失函数值；基于第三损失函数值，调整待训练模型的参数。利用本发明提供的模型训练方法训练出的模型，检测效率高。

本发明授权一种模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取多张第一图像； 针对每一所述第一图像，提取所述第一图像中的第一对象；并获取从所述第一图像中标注的第二对象实例，作为第二对象实例标签； 获取所述第一对象的轮廓； 根据所述第一对象的轮廓和所述第二对象实例，获取所述第二对象的轮廓，作为第二对象轮廓标签； 将所述第一对象输入至待训练模型，获取所述待训练模型的输出；所述待训练模型包括轮廓检测分支和实例检测分支，所述输出包括第二对象轮廓输出和第二对象实例输出；所述实例检测分支基于所述第一对象和所述轮廓检测分支提取得到的轮廓特征检测第二对象轮廓； 分别基于所述第二对象实例标签和所述第二对象实例输出计算第一损失函数值，基于所述第二对象轮廓标签和所述第二对象轮廓输出计算第二损失函数值； 根据所述第一损失函数值和所述第二损失函数值计算第三损失函数值； 基于所述第三损失函数值，调整所述待训练模型的参数； 其中，利用以下公式计算所述第一损失函数值： 其中，a为第a个连通域，K为所述连通域的个数，pxb为输入所述轮廓检测分支的真实值，b为所述真实值的前景1与背景0的类别，qxab为所述轮廓检测分支的预测值，LCE为交叉熵损失函数，LCDE为所述轮廓检测分支的损失值； 利用以下公式计算所述第二损失函数值： 其中，X为所述实例检测分支中预测结果的矩阵，Y为输入所述实例检测分支中的真实值，LDice为所述实例检测分支的损失值； 利用以下公式计算所述第三损失函数值： 其中，α为所述第一损失函数的计算权重，β为所述第二损失函数的计算权重。

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