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龙图腾网获悉上海欧菲智能车联科技有限公司申请的专利目标检测方法、装置、计算机设备及计算机可读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：CN114596548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210163681.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权目标检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质是由关称心;徐青设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种目标检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取多张图像以及多个标签信息；第一标签信息为第一图像包括的待检测对象的类别信息，第一图像为多张图像中的任一图像；将第一图像输入第一模型，得到候选区域的特征图和对应的置信度；将候选区域的特征图输入第二模型，得到检测得分矩阵和分类得分矩阵，第一模型和第二模型属于初始检测模型；根据第一标签信息、置信度、检测得分矩阵和分类得分矩阵确定均方差损失值和交叉熵损失值；根据均方差损失值和交叉熵损失值优化初始检测模型的参数，得到训练好的检测模型；该检测模型用于检测图像中的待检测对象。本发明实施例，可以提高样本的标注效率。

本发明授权目标检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括： 获取多张图像以及多个标签信息；所述多张图像与所述多个标签信息一一对应，第一标签信息为第一图像包括的待检测对象的类别信息，所述第一图像为所述多张图像中的任一图像； 将所述第一图像输入第一模型，得到候选区域的特征图和对应的置信度；所述第一模型为通过真值数据训练的强监督学习目标检测模型； 将所述候选区域的特征图输入第二模型的检测分支得到检测得分矩阵； 将所述候选区域的特征图输入所述第二模型的分类分支得到分类得分矩阵；所述第一模型和所述第二模型属于初始检测模型； 根据所述第一标签信息、所述置信度、所述检测得分矩阵和所述分类得分矩阵确定均方差损失值和交叉熵损失值； 将所述交叉熵损失值乘以权重RC，得到加权交叉熵损失值；所述C为所述待检测对象的类别数，所述R为所述候选区域的数量； 将所述加权交叉熵损失值与所述均方差损失值的和确定为总损失值； 根据所述总损失值优化所述初始检测模型的参数，得到训练好的检测模型；所述检测模型用于检测图像中的所述待检测对象。

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