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龙图腾网获悉新奥新智科技有限公司申请的专利目标检测模型的泛化方法、装置、设备及介质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：CN116958525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310712755.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的泛化方法、装置、设备及介质是由谢龙飞设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的泛化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及模型泛化技术领域，特别涉及一种目标检测模型的泛化方法、装置、设备及介质，其中，方法包括以下步骤：获取无标签的目标域数据；复制源域上训练完成的目标检测模型得到第一模型和第二模型；根据所述第一模型和所述第二模型计算所述目标域数据中任意数据的伪标签，将所述伪标签作为所述任意数据的真实标签训练所述目标检测模型，直到满足预设泛化条件时，得到泛化完成的目标检测模型。由此，解决了相关技术中在不提供源域数据的情况下，无法在完全没有标签的目标域上提升深度学习模型的适用性和准确性，从而导致无法快速适应环境的动态变换等问题。

本发明授权目标检测模型的泛化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的泛化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无标签的目标域图像； 复制源域上训练完成的目标检测模型得到第一模型和第二模型； 根据所述第一模型和所述第二模型计算所述目标域图像中任意图像的伪标签，将所述伪标签作为所述任意图像的真实标签训练所述目标检测模型，直到满足预设泛化条件时，得到泛化完成的目标检测模型； 所述根据所述第一模型和所述第二模型计算所述目标域图像中任意图像的伪标签，包括： 从所述目标域图像中采样任意图像； 对所述任意图像进行多次图像增强得到多个增强图像； 利用所述第一模型对所述多个增强图像进行前向传播，得到每个增强图像的类别概率，基于所述类别概率的加权平均值确定所述任意图像的伪标签； 所述基于所述类别概率的加权平均值确定所述任意图像的伪标签，包括： 识别所述第一模型在每次前向传播时的置信度； 若所述置信度大于预设阈值，则利用所述第二模型计算增强图像的类别概率，否则将所述第一模型的输出作为增强图像的类别概率； 对所有增强图像的类别概率进行加权平均，得到所述任意图像的伪标签。

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