深圳硅基智能科技有限公司王娟获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳硅基智能科技有限公司申请的专利基于紧框标的训练方法及测量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：CN115359070B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211064151.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于紧框标的训练方法及测量装置是由王娟;夏斌设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于紧框标的训练方法及测量装置在说明书摘要公布了：本公开描述了一种基于紧框标的训练方法及测量装置，是基于目标的紧框标对网络模块进行训练的训练方法，训练方法包括：构建包括输入图像数据和标签数据的训练样本，输入图像数据包括多张待训练图像，多张待训练图像包括包含至少属于一个类别的目标的图像，标签数据包括目标所属的类别的金标准和目标的紧框标的金标准；将训练样本输入网络模块以获取预测数据，预测数据包括由分割网络输出的预测分割数据和由回归网络输出的预测偏移；并且基于标签数据、预测分割数据、以及预测偏移确定网络模块的训练损失并基于训练损失对网络模块进行优化。
本发明授权基于紧框标的训练方法及测量装置在权利要求书中公布了：1.一种基于紧框标的训练方法，其特征在于，是基于目标的紧框标对网络模块进行训练的训练方法，所述紧框标为所述目标的最小外接矩形，所述训练方法包括：构建包括输入图像数据和标签数据的训练样本，所述输入图像数据包括多张待训练图像，所述多张待训练图像包括包含至少属于一个类别的目标的图像，所述标签数据包括所述目标所属的类别的金标准和所述目标的紧框标的金标准；将所述训练样本输入所述网络模块以获取预测数据，所述网络模块包括用于图像分割的分割网络和基于边框回归的回归网络，所述预测数据包括由所述分割网络输出的预测分割数据和由所述回归网络输出的预测偏移，其中，所述预测分割数据包括所述待训练图像中的各个像素点属于各个类别的概率，所述预测偏移包括所述待训练图像中各个像素点的位置与每个类别的目标的紧框标的偏移；并且基于所述标签数据、所述预测分割数据、以及所述预测偏移确定所述网络模块的训练损失并基于所述训练损失对所述网络模块进行优化。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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