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龙图腾网获悉浙江啄云智能科技有限公司申请的专利图像检测模型的训练方法、装置及图像检测方法、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：CN121053376B 。

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：202511587381.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权图像检测模型的训练方法、装置及图像检测方法、装置是由权家新;闻雷;钟键;杨红爱设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检测模型的训练方法、装置及图像检测方法、装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像检测模型的训练方法、装置及图像检测方法、装置，涉及人工智能技术领域。可以获取第一图像检测模型；基于第一图像检测模型对目标域未标注图像进行目标检测；确定各目标域未标注图像被第一图像检测模型检测时分别对应的目标漏检评分和或背景误检评分；基于目标漏检评分和或背景误检评分，筛选得到高风险目标域未标注图像；获取高风险目标域未标注图像进行人工标注得到的目标域人工标注图像；基于目标域人工标注图像和源域标注图像，对第一图像检测模型进行训练，得到第二图像检测模型。能够提高图像检测模型的跨域泛化能力。

本发明授权图像检测模型的训练方法、装置及图像检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种图像检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一图像检测模型，所述第一图像检测模型为基于源域标注图像进行训练得到的目标检测模型； 基于所述第一图像检测模型对目标域未标注图像进行目标检测； 确定各所述目标域未标注图像被所述第一图像检测模型检测时分别对应的目标漏检评分和或背景误检评分； 基于所述目标漏检评分和或所述背景误检评分，筛选得到高风险目标域未标注图像； 获取所述高风险目标域未标注图像进行人工标注得到的目标域人工标注图像； 基于所述目标域人工标注图像和所述源域标注图像，对所述第一图像检测模型进行训练，得到第二图像检测模型； 确定各所述目标域未标注图像分别对应的目标漏检评分，包括： 基于预训练的回归式评分器对所述目标域未标注图像进行预测，得到所述第一图像检测模型对所述目标域未标注图像进行目标检测时的漏检数量； 基于所述第一图像检测模型对所述目标域未标注图像的两种不同视图分别进行目标检测得到的检测框的类别概率向量，得到所述第一图像检测模型对所述目标域未标注图像的不同视图进行目标检测的一致性评分，所述两种不同视图为分别对所述目标域未标注图像进行不同的调整变换得到的视图； 根据所述漏检数量和所述一致性评分，得到所述目标漏检评分； 确定各所述目标域未标注图像分别对应的背景误检评分，包括： 获取所述第一图像检测模型对所述目标域未标注图像进行目标检测得到的检测框集合中置信度低于置信度阈值的检测框，得到背景候选集合； 基于所述第一图像检测模型对所述目标域未标注图像的两种不同视图分别进行目标检测得到的检测框的类别概率向量，得到所述背景候选集合中的各检测框的一致性熵； 根据所述一致性熵，计算得到所述背景误检评分。

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