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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种小样本检测模型的训练方法及相关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：CN116977782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310833524.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种小样本检测模型的训练方法及相关装置是由茅心悦设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本检测模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种小样本检测模型的训练方法及相关装置，涉及目标检测技术领域。在本申请中，分别针对小样本场景相关的真实样本和预训练样本进行对比学习，获得与预训练样本满足预设的域相似度条件的类真实样本，以及与真实样本满足域相似度条件的类预训练样本，再基于类真实样本和类预训练样本，对待训练的初始小样本检测模型包含的第一网络和第二网络进行多轮迭代训练，获得目标小样本检测模型；采用这种方式，在一定程度上，提高了真实样本与预训练样本之间的数据分布相似度，从而在针对小样本场景进行目标检测时，通过训练完成的小样本检测模型，提高目标检测的精度。

本发明授权一种小样本检测模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种小样本检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 分别对小样本场景对应的真实样本和预训练样本进行对比学习，生成类真实样本和类预训练样本；其中，所述类真实样本和所述预训练样本满足预设的域相似度条件，所述类预训练样本与所述真实样本满足所述域相似度条件，其中，所述样本为图像； 基于所述类真实样本和所述类预训练样本，对待训练的初始小样本检测模型包含的第一网络和第二网络进行多轮迭代训练，获得目标小样本检测模型；其中，基于所述第一网络，得到类真实样本检测结果、预训练样本检测结果和真实样本预测结果，以及基于所述第二网络，得到类预训练样本预测结果；基于所述类真实样本检测结果和所述预训练样本检测结果，获得L2距离损失值，以及基于所述真实样本预测结果和所述类预训练样本预测结果，获得KL散度损失值；基于所述L2距离损失值和所述KL散度损失值，对所述第一网络的网络参数进行调整，并基于所述第一网络调整后的网络参数，对所述第二网络的网络参数进行调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区中国电信北京信息科技创新园11层1118室、1116室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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