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龙图腾网获悉福建万福信息技术有限公司申请的专利一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法及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：CN116994096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311041792.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法及终端是由任飞;徐锦烽;王侨设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法及终端，引入现有大模型对当前任务进行初步检测，得到初始检测结果；获取一次研判所确认的初始检测结果的类别，类别为高质量结果或低质量结果，高质量结果为在正确答案集中的结果，低质量结果为在正确答案集之外的结果；判断类别是否为高质量结果，若是则根据高质量结果构建监督模型，并替代一次研判进行后续同类型任务的自动检测，否则进入步骤S4；获取并根据对低质量结果的二次标注，构建监督模型，替代一次研判进行后续同类型任务的自动检测。本发明整个过程仅需要引入两次人工参与，后续的任务检测均为自动化实现，无需再次引入人工，从而在确保检测质量的同时有效减少了人工参与。

本发明授权一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种弱监督学习驱动的大小模型协同进化方法，其特征在于，包括步骤： S1、引入现有大模型对当前任务进行初步检测，得到初始检测结果； S2、获取一次研判所确认的所述初始检测结果的类别，所述类别为高质量结果或低质量结果，所述高质量结果为在正确答案集中的结果，所述低质量结果为在正确答案集之外的结果； S3、判断所述类别是否为所述高质量结果，若是则根据所述高质量结果构建监督模型，并替代所述一次研判进行后续同类型任务的自动检测，否则进入步骤S4； S4、获取并根据对所述低质量结果的二次标注，构建所述监督模型，替代所述一次研判进行后续同类型任务的自动检测，所述同类型任务包括目标检测任务或图像分割任务； 所述二次标注为使用Labelme或Labelimg标注工具对所述低质量结果的图像进行人工标注、得到标注好的数据集后将标注好的数据集与所述一次研判得到的数据集以及原有的数据集一起用于所述监督模型的训练。

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