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龙图腾网获悉深圳思谋信息科技有限公司申请的专利自适应拟合模型训练方法、装置、计算机设备及存储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：CN115482544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211135932.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权自适应拟合模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由姚旭峰;沈小勇;吕江波设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应拟合模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种自适应拟合模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取训练用场景文本图像；通过待训练的文本自适应模型，对训练用场景文本图像中的各文本进行批归一化处理，得到合成文本归一化特征和真实文本归一化特征；对各真实文本归一化特征进行特征权重排序，得到第一排序结果，并根据第一排序结果确定真实文本损失信息；对各合成文本归一化特征进行特征权重排序，得到第二排序结果，并根据第二排序结果确定合成文本损失信息；根据真实文本损失信息和合成文本损失信息，调整待训练的文本自适应模型的模型参数直到满足预设的训练结束条件，得到已训练的文本自适应模型。本方法能弥补场景文本中合成文本与真实文本之间的差距。

本发明授权自适应拟合模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应拟合模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练用场景文本图像；所述训练用场景文本图像是将合成文本填充至至少一张预设场景文本图像得到的；所述合成文本是对至少一个训练文本进行样式调整得到的；所述预设场景文本图像为包括至少一个真实文本的场景图像； 通过待训练的文本自适应模型，对所述训练用场景文本图像中的合成文本和真实文本分别进行批归一化处理，得到至少两个所述合成文本对应的合成文本归一化特征以及至少两个所述真实文本对应的真实文本归一化特征； 根据泰勒展开对各所述真实文本归一化特征对应的特征权重进行计算，得到第一特征权重计算结果，并基于所述第一特征权重计算结果对各所述真实文本归一化特征进行排序，得到第一排序结果；根据所述第一排序结果、所述真实文本在所述训练用场景文本图像中任意像素的概率、所述训练用场景文本图像对应的高度和宽度，确定所述真实文本对应的真实文本损失信息；以及，根据泰勒展开对各所述合成文本归一化特征对应的特征权重进行计算，得到第二特征权重计算结果，并基于所述第二特征权重计算结果对各所述合成文本归一化特征进行排序，得到第二排序结果；根据所述第二排序结果、所述训练用场景文本图像对应的区域以及所述合成文本对应的区域，确定所述合成文本对应的合成文本损失信息； 根据所述真实文本损失信息和所述合成文本损失信息，调整所述待训练的文本自适应模型的模型参数直到满足预设的训练结束条件，得到已训练的文本自适应模型；所述已训练的文本自适应模型用于生成满足预设文本效果的目标文本。

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