浙江大华技术股份有限公司曾祁泽获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种网络模型的训练方法、目标识别方法及相关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：CN115471671B 。
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：202210983598.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种网络模型的训练方法、目标识别方法及相关设备是由曾祁泽;殷俊;朱树磊设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种网络模型的训练方法、目标识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络模型的训练方法、目标识别方法及相关设备，该训练方法包括：获取至少两个训练集；获取与训练集数量对应的至少两个网络模型，其中至少两个网络模型具有相同的网络结构；利用各训练集中的训练样本图像对对应的网络模型进行迭代训练，以使得网络模型基于训练样本图像对自身的网络参数进行调整；响应于迭代训练达到预设的互学习条件，在至少两个网络模型的相同位置的网络参数之间进行互学习；响应于至少两个网络模型训练完成，从至少两个网络模型中确定出最终的网络模型。通过上述方式，本申请得到的网络模型能够精确识别多场景下的图像。
本发明授权一种网络模型的训练方法、目标识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 采集不同应用场景下的训练样本图像，对所有训练样本图像进行真实标签的标注，再对标注后的所有训练样本图像进行分类，得到至少两个训练集，每个所述训练集分别包含不同应用场景下的多个训练样本图像； 获取与所述训练集数量对应的至少两个网络模型，其中所述至少两个网络模型具有相同的网络结构； 利用各所述训练集中的训练样本图像对对应的所述网络模型进行迭代训练，以使得所述网络模型基于所述训练样本图像对自身的网络参数进行调整； 响应于所述迭代训练达到预设的互学习条件，在所述至少两个网络模型的相同位置的网络参数之间进行互学习； 响应于所述至少两个网络模型未训练完成，返回所述利用各所述训练集中的训练样本图像对对应的所述网络模型进行迭代训练的步骤； 响应于所述至少两个网络模型训练完成，从所述至少两个网络模型中确定出最终的网络模型。
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