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龙图腾网获悉凌云光技术股份有限公司申请的专利缺陷检测模型的训练方法、装置、终端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：CN115760843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211579114.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权缺陷检测模型的训练方法、装置、终端设备及存储介质是由杨强;时广军;周钟海;姚毅设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷检测模型的训练方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及缺陷检测技术领域，涉及一种缺陷检测模型的训练方法、装置、终端设备及存储介质，一定程度上可解决检测模型对工业视觉检测的精度差、泛化能力低的问题。将工业检测的各类检测图像根据预设规则，建立工业检测数据集；可实现基于工业检测数据集，训练初始检测模型的主干网络；具有第一缺陷目标的第一待检测目标数据集通过备选检测模型，确定第一缺陷目标的目标检测预测数据和语义分割预测数据，其中，备选检测模型包括主干网络、目标检测网络和语义分割网络；进一步，可基于目标检测预测数据和语义分割预测数据，确定第一缺陷目标对应的目标检测模型；通过少量的缺陷目标数据，快速实现具有泛化能力强、精度高的目标检测模型。

本发明授权缺陷检测模型的训练方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 基于工业检测数据集，训练初始检测模型的主干网络，所述工业检测数据集是将工业检测的各类检测图像根据预设规则建立的； 第一待检测目标数据集通过备选检测模型，确定第一缺陷目标的目标检测预测数据和语义分割预测数据；其中，所述备选检测模型是基于所述主干网络、目标检测网络和语义分割网络确定的，所述第一待检测目标数据集是具有第一缺陷目标的图像，所述第一待检测目标数据集的图像数量小于所述工业检测数据集的图像数量； 基于所述目标检测预测数据和所述语义分割预测数据，确定所述第一缺陷目标对应的目标检测模型，所述目标检测模型包括所述主干网络、更新后的目标检测网络和更新后的语义分割网络； 所述基于所述目标检测预测数据和所述语义分割预测数据，确定所述第一缺陷目标对应的目标检测模型，包括： 基于所述目标检测预测数据，确定目标检测损失数据； 基于所述语义分割预测数据，确定语义分割损失数据； 将所述目标检测损失数据与所述语义分割损失数据的和值反向梯度传播，确定更新数据； 基于所述更新数据，更新所述目标检测网络和所述语义分割网络； 所述第一待检测目标数据集通过备选检测模型，确定第一缺陷目标的目标检测预测数据和语义分割预测数据之前，还包括： 对所述第一待检测目标对应的图像数据执行目标检测标注和语义分割标注； 将标注后的图像数据执行数据增强，确定所述第一待检测目标数据集； 所述基于所述目标检测预测数据和所述语义分割预测数据，确定所述第一缺陷目标对应的目标检测模型之后，还包括： 基于所述第一缺陷目标的预设检测要求，确定所述目标检测模型中包括更新后的目标检测网络，或者，更新后的语义分割网络，或者，更新后的目标检测网络和更新后的语义分割网络。

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