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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利难样本筛选方法、装置、计算机可读介质及电子设备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：CN117011537B 。

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：202211286262.X，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权难样本筛选方法、装置、计算机可读介质及电子设备是由杨一帆设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本难样本筛选方法、装置、计算机可读介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种难样本筛选方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该方法包括：将目标图像输入目标神经网络中，目标神经网络包括特征提取网络、检测头和质量标定模块；通过特征提取网络提取出目标图像的图像信息特征图，并将图像信息特征图输入检测头和质量标定模块；通过检测头生成与图像信息特征图对应的检测结果特征图，并将检测结果特征图输入质量标定模块；通过质量标定模块对图像信息特征图和检测结果特征图进行融合和映射操作，得到质量预测分数，并根据质量预测分数确定目标图像是否为难样本。本申请实施例可以节省筛选难样本的人力和时间成本。本申请实施例可应用于地图、自动驾驶、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。

本发明授权难样本筛选方法、装置、计算机可读介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种难样本筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本和与每一训练样本对应的真值标签； 将所述训练样本集中的训练样本输入至原始神经网络中，得到所述原始神经网络的质量标定模块输出的质量预测分数和所述原始神经网络的检测头生成的检测结果特征图； 根据所述训练样本对应的真值标签和检测结果特征图确定检测任务损失的损失值； 对所述检测结果特征图进行后处理操作，得到检测结果，所述检测结果包括用于标记检测出的目标的检测框； 根据所述训练样本对应的真值标签和所述检测结果确定质量真实分数，并根据所述质量真实分数和所述质量预测分数确定质量标定损失的损失值； 根据所述检测任务损失的损失值和所述质量标定损失的损失值确定训练损失的损失值，并根据所述训练损失的损失值对所述原始神经网络进行训练，以得到目标神经网络； 将待检测的目标图像输入至目标神经网络中，所述目标神经网络包括特征提取网络、与所述特征提取网络连接的检测头以及分别与所述特征提取网络和所述检测头连接的质量标定模块； 通过所述特征提取网络提取出所述目标图像的图像信息特征图，并将所述图像信息特征图分别输入至所述检测头和所述质量标定模块中； 通过所述检测头生成与所述图像信息特征图对应的检测结果特征图，并将所述检测结果特征图输入至所述质量标定模块中，所述检测结果特征图用于表征所述目标图像中目标的位置和类别； 通过所述质量标定模块对输入的所述图像信息特征图和所述检测结果特征图进行融合和映射操作，得到质量预测分数，并根据所述质量预测分数确定所述目标图像是否为难样本，其中，所述难样本为包含未被所述目标神经网络检测出的目标的图像。

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