哈尔滨工业大学左旺孟获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测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：CN116881848B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310887646.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测方法是由左旺孟;黄梓桐;梁潮启;董伯文设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测方法在说明书摘要公布了：基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测方法，属于二维图像的物体检测领域。本发明针对现有半监督物体检测中学生‑教师双网络联合训练模型的方法会降低学生和教师模型之间差异性的问题。包括设置N组结构相同的学生‑教师双网络；对每组学生‑教师双网络设置不同的训练超参数，并训练Tp个迭代周期；将N组训练后的学生‑教师双网络中，N个学生网络的模型权重进行平均，得到权重平均值；更新N个学生网络的模型权重并进行下一轮训练，直到学生‑教师双网络达到收敛状态；将收敛后N组学生‑教师双网络中的一组学生‑教师双网络作为检测器用于二维图像的物体检测。本发明用于实现半监督物体检测。
本发明授权基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型权重迭代式融合的半监督物体检测方法，其特征在于包括， 步骤一：设置N组结构相同的学生-教师双网络；N为大于1的正整数； 步骤二：对每组学生-教师双网络设置不同的训练超参数，并训练Tp个迭代周期； 步骤三：将N组训练后的学生-教师双网络中，N个学生网络的模型权重进行平均，得到权重平均值作为下一轮迭代训练中N个学生网络的模型权重； 步骤四：返回步骤二，更新N个学生网络的模型权重并进行下一轮训练，直到学生-教师双网络达到收敛状态； 步骤四：将收敛后N组学生-教师双网络中的一组学生-教师双网络作为检测器用于二维图像的物体检测。
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