云从科技集团股份有限公司赵德芳获国家专利权
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龙图腾网获悉云从科技集团股份有限公司申请的专利单目标检测模型训练方法、单目标检测方法、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：CN116740503B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310764832.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权单目标检测模型训练方法、单目标检测方法、设备及介质是由赵德芳;王彦添;朱蕾;杨浚琦;吴凡设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本单目标检测模型训练方法、单目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种单目标检测模型训练方法、单目标检测方法、设备及介质，旨在解决现有的单类别目标检测器误检率高的问题。为此目的，本发明的单目标检测模型训练方法包括获取第一训练数据集，基于第一训练数据集对初始目标检测模型进行训练，得到初始权重参数，其中初始目标检测模型的预测模块包含位置分支和置信度分支，将训练好的初始目标检测模型的预测模块增加分类分支，得到单目标检测模型，基于第一训练数据集和初始权重参数对单目标检测模型进行训练。通过上述实施方式，在原有模型上进行改进，通过加入分类分支来判定检出的物体是“目标物体”还是“非目标物体”，能够有效降低模型的误检率，提高模型的性能。
本发明授权单目标检测模型训练方法、单目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种单目标检测模型训练方法，其特征在于，应用于单目标检测，所述方法包括： 获取第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多个样本及对应的多个标签，所述标签包括目标物体的标注框和所属类别，其中，所述样本为图片或视频中提取的帧； 基于所述第一训练数据集对初始目标检测模型进行训练，得到初始权重参数；所述初始目标检测模型的预测模块包含位置分支和置信度分支； 将训练好的所述初始目标检测模型的预测模块增加分类分支，得到所述单目标检测模型； 基于所述第一训练数据集和所述初始权重参数对所述单目标检测模型进行训练，以使用训练好的单目标检测模型对图片或视频中提取的帧进行单目标检测。
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