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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司;江苏云天励飞技术有限公司申请的专利目标检测训练方法、目标检测方法、装置、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：CN119723052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411848389.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测训练方法、目标检测方法、装置、设备及介质是由王博帝设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测训练方法、目标检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，尤其涉及一种目标检测训练方法、目标检测方法、装置、设备及介质。本申请的方法利用分类标注不准确或者没有具体分类标注等不属于待训练模型的分类任务对应的类别的第二类数据和分类准确的第一类数据，对待训练模型进行训练，训练过程中能够自动地将第一类数据和第二类数据计算损失的方式进行区分，从而准确且有效地实现待训练模型的训练，相对仅使用第一类数据而言，训练好的目标检测模型具备更加准确地目标检测效果，从而能够对检出目标的分类提供良好的基础，以提高目标分类的准确性。

本发明授权目标检测训练方法、目标检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测训练方法，其特征在于，所述目标检测训练方法包括： 获取第一类数据和第二类数据，其中，所述第一类数据包括第一图像、对应所述第一图像的第一目标框标注和对应所述第一目标框标注的类别相关标注，所述类别相关标注属于待训练模型的分类任务对应的类别，所述第二类数据包括第二图像、对应所述第二图像的第二目标框标注和对应所述第二目标框标注的类别无关标注，所述类别无关标注不属于所述分类任务对应的类别； 将所述第一图像输入所述待训练模型进行目标检测，得到对应第一图像的第一目标框结果和第一分类结果，将所述第二图像输入所述待训练模型进行目标检测，得到对应第二图像的第二目标框结果和第二分类结果； 根据所述第一图像的第一目标框结果和第一目标框标注、所述第二图像的第二目标框结果和第二目标框标注，确定目标框损失，根据所述第一图像的第一分类结果和类别相关标注，确定分类损失，所述类别无关标注用于指示对应第二图像的第二分类结果不参与计算所述分类损失； 根据所述目标框损失和所述分类损失，调节所述待训练模型的参数，返回执行所述将所述第一图像输入所述待训练模型进行目标检测，得到对应第一图像的第一目标框结果和第一分类结果，直至训练完成，得到训练好的目标检测模型； 在所述根据所述第一图像的第一目标框结果和第一目标框标注、所述第二图像的第二目标框结果和第二目标框标注，确定目标框损失之前，还包括： 在对所述第一图像进行正负样本动态分配时，使用所述第一目标框标注和对应的类别相关标注，计算得到第一匹配分数； 在对所述第二图像进行正负样本动态分配时，使用所述第二目标框标注，计算得到第二匹配分数； 根据所述第一匹配分数和所述第二匹配分数，对所述第一图像和所述第二图像进行正负样本划分，得到正负样本划分结果，所述正负样本划分结果用于指示计算目标框损失和分类损失。

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