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龙图腾网获悉重庆长安汽车软件科技有限公司申请的专利半监督目标检测模型训练方法、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：CN115953633B 。

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：202310101994.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权半监督目标检测模型训练方法、装置、设备及介质是由叶德贤设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督目标检测模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种半监督目标检测模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取标注数据集与无标注数据集；利用标注数据集对权重系数随机化的教师模型进行训练，获得权重系数更新的教师模型；使用权重系数更新的教师模型预测无标注数据集中的目标对象；根据目标坐标、目标类别、伪目标坐标及伪目标类别联合训练权重系数随机化的学生模型，获得权重系数更新的学生模型；基于权重系数更新的学生模型，更新权重系数更新的教师模型的权重系数，当两者间的权重系数符合预设条件，将当前权重系数更新的学生模型作为半监督目标检测模型。该方法将检测任务拆分为定位和分类两个子任务对模型进行训练，获得准确且泛化能力强的半监督目标检测模型。

本发明授权半监督目标检测模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督目标检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取标注数据集与无标注数据集，所述标注数据集内的图像样本携带目标对象的目标坐标和目标类别； 构建包含相同目标检测网络和图像分类网络的权重系数随机化的教师模型与权重系数随机化的学生模型，利用所述标注数据集对所述权重系数随机化的教师模型进行训练，获得权重系数更新的教师模型； 使用所述权重系数更新的教师模型对所述无标注数据集中目标对象进行预测，获得伪目标坐标和伪目标类别； 根据所述目标坐标、所述目标类别、所述伪目标坐标以及所述伪目标类别联合训练所述权重系数随机化的学生模型，获得权重系数更新的学生模型； 当所述权重系数更新的学生模型中图像分类网络的训练损失值小于第一预设阈值时，基于所述目标检测网络的第一损失函数计算所述权重系数更新的学生模型中目标检测网络的训练损失值，以使所述权重系数更新的学生模型中目标检测网络的训练损失值包括检测损失值和类别损失值；基于修改了目标检测网络损失函数后的权重系数更新的学生模型的权重系数，更新所述权重系数更新的教师模型的权重系数；直至两者间的权重系数符合预设条件，将当前所述权重系数更新的学生模型作为半监督目标检测模型，所述半监督目标检测模型用于对待测图像进行检测并输出所述待测图像的检测结果。

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