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龙图腾网获悉中山大学;中山大学深圳研究院申请的专利一种类别不平衡半监督目标检测方法、系统、设备及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：CN117333656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311253186.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种类别不平衡半监督目标检测方法、系统、设备及介质是由李冠彬;李佳铭设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类别不平衡半监督目标检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种类别不平衡半监督目标检测方法、系统、设备及介质，所述方法为将获取的类别不平衡图像数据集输入预设目标检测器进行目标检测分析得到无标注和无标注图像分类损失以及无标注图像的伪标签，并计算梯度矩阵建立类别梯度平衡方程组，以及根据求解类别梯度平衡方程组得到的类别权重和权重求解损失计算总分类损失并在判定继续迭代时，根据由类别权重得到的标签类别阈值确定有效伪标签和无标注图像的图像采样率后，根据有效伪标签、图像采样率和总分类损失对预设目标检测器进行训练得到半监督目标检测器，并用其对待检测图像进行目标检测得到检测结果。本发明能有效保证类别不平衡场景目标检测的精准性，提升半监督目标检测的应用性能。

本发明授权一种类别不平衡半监督目标检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种类别不平衡半监督目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取类别不平衡图像数据集，并将所述类别不平衡图像数据集输入预设目标检测器进行目标检测分析，得到无标注图像分类损失、有标注图像分类损失以及各个无标注图像的伪标签；所述类别不平衡图像数据集包括有标注图像子数据集和无标注图像子数据集；所述伪标签包括标签类别、类别逻辑值和检测框位置坐标； 计算各个标签类别的类别图像分类损失对各个类别逻辑值的偏导数，得到对应的梯度矩阵，并根据所述梯度矩阵，建立对应的类别梯度平衡方程组；所述类别图像分类损失包括对应标签类别的无标注图像分类损失和有标注图像分类损失；所述梯度矩阵包括各个标签类别的正梯度和负梯度； 求解所述类别梯度平衡方程组，得到各个标签类别的类别权重和权重求解损失，并根据各个标签类别的类别权重和所述权重求解损失，得到总分类损失； 根据各个标签类别的类别权重，得到对应的标签类别阈值，并根据各个标签类别阈值，得到有效伪标签和各个无标注图像的图像采样率，以及根据所述有效伪标签、各个图像采样率和总分类损失，对所述预设目标检测器进行训练更新，得到半监督目标检测器； 获取待检测图像，并根据所述半监督目标检测器对所述待检测图像进行目标检测，得到检测结果。

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中山大学;中山大学深圳研究院，其通讯地址为：510275 广东省广州市新港西路135号；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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