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龙图腾网获悉华院计算技术(上海)股份有限公司申请的专利基于AIGC的训练数据集确定方法及装置、存储介质、终端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：CN117036852B 。

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：202310956278.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于AIGC的训练数据集确定方法及装置、存储介质、终端是由余炯;王予津设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AIGC的训练数据集确定方法及装置、存储介质、终端在说明书摘要公布了：一种基于AIGC的训练数据集确定方法及装置、存储介质、终端，方法包括：将第一训练数据集输入初始模型进行初步迭代训练得到预训练模型；将第二训练数据集输入预训练模型进行再次迭代训练得到再训练模型，所述第二训练数据集是基于AIGC技术对所述第一训练数据集进行扩充得到的；将多张待标注图像输入再训练模型进行产品缺陷预测，并采用产品缺陷预测结果对待标注图像进行标注，得到第三训练数据集；其中，第二训练数据集与第一训练数据集的图像数量的比值大于等于10，初步迭代训练采用的第一损失函数与再次迭代训练采用的第二损失函数的收敛阈值的比值大于等于2。上述方案可以快速获得大量标注有准确的产品缺陷标签的训练数据集。

本发明授权基于AIGC的训练数据集确定方法及装置、存储介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种基于AIGC的训练数据集确定方法，其特征在于，包括： 采用第一损失函数，将第一训练数据集输入初始模型进行初步迭代训练，直至所述第一损失函数的函数值达到第一阈值时停止迭代训练，得到预训练模型，其中，所述第一训练数据集包含第一数量的产品样本图像； 采用第二损失函数，将第二训练数据集输入所述预训练模型进行再次迭代训练，直至所述第二损失函数的函数值达到第二阈值时停止迭代训练，得到再训练模型，其中，所述第二训练数据集是基于AIGC技术对所述第一训练数据集进行扩充得到的，所述第二训练数据集包含第二数量的产品样本图像，所述第一训练数据集和第二训练数据集均标注有产品缺陷标签； 将多张待标注图像输入所述再训练模型进行产品缺陷预测，并采用所述再训练模型输出的产品缺陷预测结果，对所述待标注图像进行标注，以得到第三训练数据集； 其中，所述第二数量与所述第一数量的比值大于等于10，所述第一阈值与所述第二阈值的比值大于等于2； 其中，采用下述表达式表示所述第一损失函数： ; 其中，表示所述第一损失函数的函数值，表示所述第一数量，表示所述第一训练数据集中的产品样本图像的序号，表示产品样本图像包含的产品样本子图的数量，表示产品样本图像中的产品样本子图的序号，表示所述第一训练数据集的第j张产品样本图像的第张产品样本子图的产品缺陷预测结果，表示所述第一训练数据集的第j张产品样本图像的第张产品样本子图的产品缺陷标签，表示第j张产品样本图像的第张产品样本子图的权重值，表示第一系数，表示第二系数。

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