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龙图腾网获悉上海复旦微电子集团股份有限公司申请的专利字符级文本检测模型的训练方法及装置、介质、终端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：CN115937870B 。

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：202111159043.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权字符级文本检测模型的训练方法及装置、介质、终端是由聂诗武;沈晓静;张子也;何思清设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本字符级文本检测模型的训练方法及装置、介质、终端在说明书摘要公布了：一种字符级文本检测模型的训练方法及装置、介质、终端，方法包括：在第k次迭代过程中，采用第k‑1次迭代得到的文本检测模型对业务候选数据集中的各个样本的增强样本集合进行推断，得到预测框集合；计算样本的预测结果一致性指数；根据各个样本的预测结果一致性指数，选取目标样本；将人工单词级标注后的目标样本加入选中样本集，用第k‑1次迭代得到的文本检测模型对目标样本进行推断得到字符级伪标签，基于标注的目标样本及其字符级伪标签对第k‑1次迭代得到的文本检测模型进行训练，得到第k次迭代的文本检测模型；对第k次迭代得到的文本检测模型进行评估，若评估通过，得到字符级文本检测模型。上述方案能够降低标注耗时以及标注成本。

本发明授权字符级文本检测模型的训练方法及装置、介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种字符级文本检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 在第k次迭代过程中，采用第k-1次迭代得到的文本检测模型对业务候选数据集中的各个样本的增强样本集合进行推断，得到各个样本的增强样本集合对应的预测框集合，增强样本集合包括原始样本以及原始样本的增强样本，所述预测框集合包括原始样本以及原始样本的增强样本分别对应的预测框，其中，k为大于1的整数； 针对各个样本，根据各个样本的增强样本集合的预测框集合，计算各个样本的预测结果一致性指数，所述预测结果一致性指数用于表征预测结果的一致性程度； 根据各个样本的预测结果一致性指数，从所述业务候选数据集中选取目标样本； 对所述目标样本进行人工单词级标注，并将人工单词级标注后的目标样本加入选中样本集，其中，所述选中样本集包括多个单词级标注的目标样本； 采用所述第k-1次迭代得到的文本检测模型对各个单词级标注的目标样本进行推断，得到各个目标样本的字符级伪标签，基于各个单词级标注的目标样本的字符级伪标签以及各个目标样本对所述第k-1次迭代得到的文本检测模型进行训练，得到第k次迭代的文本检测模型； 采用测试集对第k次迭代得到的文本检测模型进行评估，若评估通过，则得到所述字符级文本检测模型。

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