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龙图腾网获悉浙江啄云智能科技有限公司申请的专利目标检测模型训练方法及装置、图像检测方法及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：CN117237755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311144306.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型训练方法及装置、图像检测方法及装置是由李林超;温婷;周凯;权家新设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型训练方法及装置、图像检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测模型训练方法及装置、图像检测方法及装置。其中，模型训练方法包括：获取第一训练样本集合，每个第一训练样本为至少一张前景图像和至少一张背景图像拼接成的第一图像；利用第一训练样本集合对第一目标检测模型进行训练，并依据第一损失函数调整第一目标检测模型的模型参数，得到第二目标检测模型；获取第二训练样本集合，每个第二训练样本中包括：前景图像、背景图像、前景图像和背景图像混合成的第二图像；利用第二训练样本集合对第二目标检测模型进行蒸馏学习，并依据第四损失函数调整第二目标检测模型的模型参数，得到第三目标检测模型。本申请解决了相关技术中目标检测模型存在误检率高的技术问题。

本发明授权目标检测模型训练方法及装置、图像检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取第一训练样本集合，其中，每个第一训练样本为由至少一张前景图像和至少一张背景图像拼接成的第一图像，所述前景图像中包含检测目标，所述背景图像中不包含检测目标； 利用所述第一训练样本集合对第一目标检测模型进行训练，并依据第一损失函数调整所述第一目标检测模型的模型参数，得到第二目标检测模型，其中，所述第一损失函数中至少包括：反映前景图像预测结果与前景图像真实结果差异的第二损失函数和反映背景图像预测结果与背景图像真实结果差异的第三损失函数； 获取第二训练样本集合，其中，每个第二训练样本中包括：前景图像、背景图像、所述前景图像和所述背景图像混合成的第二图像； 利用所述第二训练样本集合对所述第二目标检测模型进行蒸馏学习，并依据第四损失函数调整所述第二目标检测模型的模型参数，得到第三目标检测模型，其中，所述第四损失函数中至少包括：反映前景图像预测结果与第二图像预测结果差异的第五损失函数。

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