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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司申请的专利模型训练方法、垃圾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：CN117475276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311368349.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、垃圾检测方法及装置是由曹润东;余家忠;刘子伟;梁清华;靳志娟;李飞;刘昱含设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、垃圾检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了模型训练方法、垃圾检测方法及装置，涉及目标检测技术领域，模型训练方法包括：使用第一训练集对第一模型进行训练；将第二模型的主干网络的网络参数设置为第一模型的主干网络的网络参数；使用第二训练集对第二模型进行训练；将第三模型的主干网络的网络参数设置为第一模型的主干网络的网络参数，将第三模型的颈部网络的网络参数设置为第二模型的颈部网络的网络参数，以及将第三模型的头部网络的网络参数设置为第二模型的头部网络的网络参数；使用第三训练集对第三模型进行训练，以使第三模型识别目标物体类别的准确率达到第三阈值。提高了模型的泛化性能，在训练数据有限的情况下，提升了检测结果的准确性。

本发明授权模型训练方法、垃圾检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 使用第一训练集对第一模型进行训练，以使所述第一模型检测目标物体的准确率达到第一阈值；其中，所述第一模型用于对检测图像中的目标物体； 将第二模型的主干网络的网络参数设置为所述第一模型的主干网络的网络参数； 使用第二训练集对所述第二模型进行训练，以使所述第二模型识别目标物体类别的准确率达到第二阈值；其中，所述第二模型用于识别目标物体的类别； 将第三模型的主干网络的网络参数设置为所述第一模型的主干网络的网络参数，将所述第三模型的颈部网络的网络参数设置为所述第二模型的颈部网络的网络参数，以及，将所述第三模型的头部网络的网络参数设置为所述第二模型的头部网络的网络参数； 使用第三训练集对所述第三模型进行训练，以使所述第三模型识别目标物体类别的准确率达到第三阈值；其中，所述第三模型用于识别预设拍摄点位的目标物体的类别； 所述第二训练集和所述第三训练集均包括正样本数据和负样本数据，所述正样本数据包括零散生活垃圾样本图像、建材堆垃圾样本图像和生活垃圾堆样本图像中的至少一种，所述负样本数据包括非垃圾堆放物样本图像、道路坑堆样本图像、垃圾桶样本图像、垃圾箱样本图像、载货车样本图像、垃圾车样本图像、道路井盖样本图像和砖石堆样本图像中的至少一种。

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