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龙图腾网获悉政采云有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、设备及存储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：CN115908784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211347224.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种模型训练方法、装置、设备及存储介质是由易锋;郭炜设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：获取目标检测数据集，并利用所述目标检测数据集对基础目标检测模型进行训练，以得到训练后模型；利用所述训练后模型对所述目标检测数据集进行检测，以得到目标数据；基于所述目标数据获取扩展后数据集，并利用所述扩展后数据集训练所述基础目标检测模型，以得到目标模型。本申请通过利用对基础目标检测模型进行训练后得到的训练后模型对所述目标检测数据集进行检测，并根据得到的目标数据扩展数据集，提高了数据的多样性再利用扩展后数据集训练模型，得到目标模型，提高了识别的准确率，降低了报错率与人工成本。

本发明授权一种模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标检测数据集，并利用所述目标检测数据集对基础目标检测模型进行训练，以得到训练后模型；所述目标检测数据集包含带标注的第一数据集、不带标注的第二数据集以及开放数据集； 利用所述训练后模型对所述目标检测数据集进行检测，以得到目标数据； 基于所述目标数据获取扩展后数据集，并利用所述扩展后数据集训练所述基础目标检测模型，以得到目标模型； 其中，所述利用所述训练后模型对所述目标检测数据集进行检测，以得到目标数据，包括： 利用所述训练后模型对所述不带标注的第二数据集以及所述开放数据集分别进行检测，以得到第一正向ROI集合与负向ROI集合；所述第一正向ROI集合包含所述不带标注的第二数据集的正向ROI与所述开放数据集的所述正向ROI，所述负向ROI集合包含所述不带标注的第二数据集的负向ROI与所述开放数据集的所述负向ROI； 所述基于所述目标数据获取扩展后数据集，包括： 基于所述第一正向ROI集合以及从所述带标注的第一数据集中提取得到的第二正向ROI集合组成ROI对象库； 获取与所述负向ROI集合中每个所述负向ROI对应的携带有所述负向ROI的原始图像； 基于全部所述原始图像得到背景库； 基于所述ROI对象库与所述背景库得到合成池，并基于所述合成池获取扩展后数据集； 所述基于所述合成池获取扩展后数据集，包括： 基于所述合成池获取合成样本集； 将所述带标注的第一数据集与所述合成样本集合并，以得到所述扩展后数据集。

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