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龙图腾网获悉北京金山云网络技术有限公司申请的专利对象数量识别模型的训练方法、装置以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：CN114694094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210260457.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权对象数量识别模型的训练方法、装置以及存储介质是由刘弘也;苏驰;李凯;王育林设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象数量识别模型的训练方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象数量识别模型的训练方法、装置以及存储介质。该方法包括：从样本图像集中获取第一样本图像与第二样本图像；将第一样本图像输入到原始识别模型中，得到第一中间特征与第一预测结果，并将第二样本图像输入到原始识别模型中，得到第二中间特征与第二预测结果；根据第一中间特征、第二中间特征、第一预测结果、第二预测结果、第一真实值以及第二真实值调整原始识别模型的模型参数；在调整模型参数后的原始识别模型的识别准确度高于目标值的情况下，确定得到目标识别模型。本发明解决了模型识别对象数量精度差的技术问题。

本发明授权对象数量识别模型的训练方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象数量识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 从样本图像集中获取第一样本图像与第二样本图像； 将所述第一样本图像输入到原始识别模型中，得到第一中间特征与第一预测结果，并将所述第二样本图像输入到所述原始识别模型中，得到第二中间特征与第二预测结果，其中，所述第一预测结果为所述原始识别模型预测的所述第一样本图像中对象的数量，所述第二预测结果为所述原始识别模型预测的所述第二样本图像中对象的数量； 根据所述第一中间特征、所述第二中间特征、所述第一预测结果、所述第二预测结果、第一真实值以及第二真实值调整所述原始识别模型的模型参数，其中，所述第一真实值为所述第一样本图像中对象的数量，所述第二真实值为所述第二样本图像中对象的数量； 在调整所述模型参数后的所述原始识别模型的识别准确度高于目标值的情况下，确定得到目标识别模型； 其中，所述根据所述第一中间特征、所述第二中间特征、所述第一预测结果、所述第二预测结果、第一真实值以及第二真实值调整所述原始识别模型的模型参数包括：计算所述第一中间特征与所述第二中间特征的特征相似度；计算所述第一样本图像与所述第二样本图像的损失参数，其中，所述第一预测结果与所述第一真实值的差值的绝对值越大，所述损失参数越大，所述第二预测结果与所述第二真实值的差值的绝对值越大，所述损失参数越大；将所述特征相似度与所述损失参数的和确定为目标参数；在所述目标参数与第一参数的差值的绝对值大于第一阈值的情况下，调整所述模型参数，其中，所述第一参数为第三样本图像与第四样本图像的所述特征相似度与所述损失参数之和，所述第一样本图像与所述第二样本图像为第N次从所述样本图像集中获取的图像，所述第三样本图像与所述第四样本图像为第N‑1次从所述样本图像集中获取的图像，所述N为大于1的自然数。

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