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龙图腾网获悉北京地平线信息技术有限公司申请的专利基于自网络知识蒸馏的模型训练方法、装置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：CN115169558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210962533.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于自网络知识蒸馏的模型训练方法、装置及电子设备是由杨传广;周贺龙;严阳春;张骞设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自网络知识蒸馏的模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：公开了一种基于自网络知识蒸馏的模型训练方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：确定至少两帧训练图像的混合图像；通过神经网络模型对至少两帧训练图像和混合图像进行处理，得到处理结果；基于处理结果，确定神经网络模型的模型损失值；基于模型损失值，对神经网络模型进行训练。本公开实施例能够显著减少训练开销。

本发明授权基于自网络知识蒸馏的模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自网络知识蒸馏的模型训练方法，包括： 确定至少两帧训练图像的混合图像； 通过神经网络模型对所述至少两帧训练图像和所述混合图像进行处理，得到处理结果； 基于所述处理结果，确定所述神经网络模型的模型损失值； 基于所述模型损失值，对所述神经网络模型进行训练； 其中，所述通过神经网络模型对所述至少两帧训练图像和所述混合图像进行处理，得到处理结果，包括： 通过所述神经网络模型中的预定子网络针对所述至少两帧训练图像生成至少两帧第一特征图，以及针对所述混合图像生成第二特征图，所述处理结果包括：所述至少两帧第一特征图和所述第二特征图； 所述基于所述处理结果，确定所述神经网络模型的模型损失值，包括： 确定所述至少两帧第一特征图的第一混合特征图；通过比对所述第二特征图与所述第一混合特征图，确定所述神经网络模型的模型损失值； 或者， 其中，所述通过神经网络模型对所述至少两帧训练图像和所述混合图像进行处理，得到处理结果，包括： 通过所述神经网络模型中的分类器针对所述至少两帧训练图像生成至少两帧第三特征图，以及针对所述混合图像生成第四特征图，所述处理结果包括：所述至少两帧第三特征图和所述第四特征图； 所述基于所述处理结果，确定所述神经网络模型的模型损失值，包括： 确定所述至少两帧第三特征图的第二混合特征图；基于所述至少两帧训练图像各自的类别标签数据，确定所述混合图像的类别标签数据；基于所述至少两帧第三特征图、所述第二混合特征图，所述至少两帧训练图像各自的类别标签数据，以及所述混合图像的类别标签数据，确定所述神经网络模型的模型损失值。

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