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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种检测模型的训练方法、装置、计算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：CN116977765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310008084.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种检测模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质是由刘亮;张博深;王亚彪设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种检测模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质包括：在对第一检测模型和第二检测模型训练的一次迭代过程中，根据样本图像获得的第一参考图像和第二参考图像；通过第一检测模型，获得第一参考图像中各候选对象及其各自的初始置信度；根据第一检测模型当前的预测准确度，分别对获得的各初始置信度进行校正，并从各候选对象中，选取出校正置信度大于置信度阈值的目标对象；通过第二检测模型，获得第二参考图像中的多个预测对象，并采用基于多个预测对象，目标对象和第一参考图像中样本对象获得的损失值，分别对第一检测模型和第二检测模型进行调参，以降低训练模型的工作难度和工作量，且缩短模型训练周期。

本发明授权一种检测模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于样本图像集对第一检测模型和第二检测模型进行迭代训练，每个样本图像包含：已标注的多个样本对象；其中，在一次迭代过程中，执行以下操作： 对选取的样本图像进行两次图像增强处理，分别获得相应的第一参考图像和第二参考图像； 通过所述第一检测模型，获得所述第一参考图像中，除样本对象之外的至少一个候选对象及其各自的初始置信度； 根据所述第一检测模型当前的预测准确度，分别对获得的至少一个初始置信度进行校正，获得相应的校正置信度，并从所述至少一个候选对象中，选取出校正置信度大于置信度阈值的至少一个目标对象； 通过所述第二检测模型，获得所述第二参考图像中的多个预测对象，并采用基于所述多个预测对象，所述至少一个目标对象和所述第一参考图像中样本对象获得的损失值，分别对所述第一检测模型和所述第二检测模型进行调参； 其中，所述第一检测模型当前的预测准确度中包含多个取值准确率，每个取值准确率对应一个预设的取值范围； 则所述根据所述第一检测模型当前的预测准确度，分别对获得的至少一个初始置信度进行校正，获得相应的校正置信度，包括：根据所述至少一个候选对象各自的初始置信度分别归属的取值范围，确定各初始置信度各自对应的取值准确率；每个取值准确率对应一个预设的取值范围； 根据所述各初始置信度各自对应的取值准确率，分别对所述各初始置信度进行校正，获得相应的校正置信度。

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