腾讯医疗健康(深圳)有限公司纪浩钦获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利一种训练目标检测模型的方法、装置、设备及存储介质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：CN115311498B 。
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：202210990231.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种训练目标检测模型的方法、装置、设备及存储介质是由纪浩钦;刘浩哲;何楠君;李悦翔;魏东;郑冶枫设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种训练目标检测模型的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种训练目标检测模型的方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能领域或智慧医疗领域等，用于解决训练得到的目标检测模型的检测准确性和检测可靠性较低的问题。该方法至少包括：采用辅助检测模型，分别预测多个采样标注各自对应的符合细粒度类型的第一伪标注；采用辅助检测模型，基于第二样本图像对应的多种变换图像，以及相应的第二样本标注，分别预测多种变换图像各自对应的符合细粒度类型的第二伪标注；基于获得的多个第一伪标注和多个第二伪标注，对目标检测模型进行训练。通过充分利用粗粒度类型的标注，提高训练得到的目标检测模型的检测准确性和检测可靠性较低。
本发明授权一种训练目标检测模型的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练目标检测模型的方法，其特征在于，包括： 获取第一样本图像集和第二样本图像集，其中，每个第一样本图像关联有细粒度类型的第一样本标注，每个第二样本图像关联有粗粒度类型的第二样本标注，所述细粒度类型的标注精度高于所述粗粒度类型； 基于所述第一样本图像集和所述第二样本图像集，进行多轮迭代训练，输出已训练的目标检测模型，其中，每轮迭代包括： 对第一样本图像的第一样本标注进行采样处理，获得符合所述粗粒度类型的多个采样标注，并采用辅助检测模型，分别预测所述多个采样标注各自对应的符合所述细粒度类型的第一伪标注； 采用所述辅助检测模型，基于第二样本图像对应的多种变换图像，以及相应的第二样本标注，分别预测所述多种变换图像各自对应的符合所述细粒度类型的第二伪标注； 基于获得的多个第一伪标注和多个第二伪标注，对目标检测模型进行训练。
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