深圳市南方硅谷半导体股份有限公司梁山清获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市南方硅谷半导体股份有限公司申请的专利一种用于目标检测的深度学习训练方法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：CN116597134B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310669981.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于目标检测的深度学习训练方法是由梁山清;宋风合;谢文平设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于目标检测的深度学习训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于目标检测的深度学习训练方法，涉及目标检测技术领域，解决了现有样本不均衡现象难以解决，导致模型精度下降，从而使得目标检测的准确度低的技术问题。该方法包括S1、对采集的图像数据依次进行清洗、标注、预处理和划分得到训练样本集；S2、对所述训练样本集进行初步深度学习训练，得到每个样本被正确检测的准确率；S3、根据所述准确率，将所述训练样本集中难易不同样本进行训练的过程建模为智猪博弈的过程，再次进行训练，得到最终训练好的目标检测模型。本发明用于通过将博弈论引入神经网络训练的过程，使得模型能够适应样本训练难度不平衡的样本集，提升了训练模型的精度和训练速度。
本发明授权一种用于目标检测的深度学习训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于目标检测的深度学习训练方法，其特征在于，包括： S1、对采集的图像数据依次进行清洗、标注、预处理和划分得到训练样本集； S2、对所述训练样本集进行初步深度学习训练，得到每个样本被正确检测的准确率； S3、根据所述准确率，将所述训练样本集中难易不同样本进行训练的过程建模为智猪博弈的过程，再次进行训练，得到最终训练好的目标检测模型；所述目标检测模型用于确定图像中指定物体的类别和位置。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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