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龙图腾网获悉深圳康微视觉技术有限公司申请的专利基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法、装置和设备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：CN119649109B 。

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：202411701921.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法、装置和设备是由吕杰;张晖设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法、装置和设备。所述方法包括：评估负样本集中每个负样本对应的多样性评分；令训练批次t＝0，令第0训练集等于正样本集；通过第t训练集优化待训练模型的参数，得到第t待训练模型；将负样本集输入至第t待训练模型中，获取负样本集中每个负样本属于正样本的概率值以及对应的预测标签；根据每个负样本属于正样本的概率值以及预测标签，筛选困难样本集；根据多样性评分和困难样本集，计算负样本集中每个负样本对应的综合评分；根据综合评分筛选第t困难负样本数据集；令第t困难负样本数据集和正样本集合并，得到第t+1训练集；令训练批次t＝t+1，重复通过第t训练集优化待训练模型的参数。

本发明授权基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多样性困难负样本挖掘的模型训练方法，其特征在于，包括步骤： S0，获取正样本集和负样本集；所述正样本集和负样本集中的数据为样本图像数据； S1，通过一多样性评估网络，评估负样本集中每个负样本对应的多样性评分； S2，令训练批次t＝0，令第0训练集等于正样本集； S3，通过第t训练集优化待训练模型的参数，得到第t待训练模型；将负样本集输入至所述第t待训练模型中，所述第t待训练模型输出负样本集中每个负样本属于正样本的概率值以及对应的预测标签； S4，根据每个负样本属于正样本的概率值以及预测标签，筛选困难样本集； S5，根据所述多样性评分和困难样本集，计算负样本集中每个负样本对应的综合评分； S6，根据所述综合评分筛选第t困难负样本数据集； S7，令第t困难负样本数据集和正样本集合并，得到第t+1训练集； S8，令训练批次t＝t+1，重复步骤S3-S7，以重复优化所述待训练模型的参数；直到满足预设的第一结束条件时，结束训练，将最终的第t待训练模型作为训练完成的待训练模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳康微视觉技术有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市龙华区福城街道新和社区田茜路16号101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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