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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法、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：CN117237758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311231303.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由李嘉麟;刘永;付威福;林愉欢;陈颖;聂强;汪铖杰设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括：获取至少一个样本图像，以及样本图像对应的标注信息；对样本图像进行数据增强处理，得到至少一个处理后图像；通过目标检测模型根据样本图像，得到第一信息和第二信息；通过第一模型根据至少一个处理后图像，得到各个处理后图像分别对应的第三信息和第四信息；根据各个处理后图像分别对应的第三信息和第四信息，得到与标注信息对应的伪标注信息；根据第一信息、第二信息、标注信息和伪标注信息，对目标检测模型的参数进行调整，得到训练后的目标检测模型。上述方法能够削弱标注数据噪声对模型性能的影响。

本发明授权目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个样本图像，以及所述样本图像对应的标注信息；其中，所述样本图像中包括至少一个检测目标，所述标注信息包括所述检测目标的标签信息和位置信息，所述标签信息用于指示所述检测目标的类别，所述位置信息用于指示所述检测目标在所述样本图像中的位置；对所述样本图像进行数据增强处理，得到至少一个处理后图像；通过目标检测模型根据所述样本图像，得到第一信息和第二信息；其中，所述第一信息用于指示所述目标检测模型对所述检测目标的类别的预测结果，所述第二信息用于指示所述目标检测模型对所述检测目标在所述样本图像中的位置的预测结果；通过第一模型根据所述至少一个处理后图像，得到各个所述处理后图像分别对应的第三信息和第四信息；其中，所述第三信息用于指示所述第一模型对所述检测目标的类别的预测结果，所述第四信息用于指示所述第一模型对所述检测目标在所述处理后图像中的位置的预测结果，所述第四信息包括检测框坐标和所述检测框坐标对应的坐标方差，所述检测框用于指示所述检测目标在所述处理后图像中的位置，所述检测框坐标对应的坐标方差用于指示所述第一模型预测的所述检测框坐标的概率分布的离散程度；去除各个所述处理后图像分别对应的第三信息和第四信息中，针对同一检测目标的重复信息，得到各个所述处理后图像分别对应的去重后的第三信息和去重后的第四信息；根据各个所述处理后图像分别对应的去重后的第四信息，对各个所述处理后图像分别对应的去重后的第三信息和去重后的第四信息进行聚类，得到至少一个信息聚类，所述信息聚类包括与所述同一检测目标对应的去重后的第三信息和去重后的第四信息；根据目标信息聚类中去重后的第三信息，得到伪标签信息，所述伪标签信息用于指示所述检测目标的类别，所述目标信息聚类是所述至少一个信息聚类中与所述标注信息匹配的信息聚类；根据所述目标信息聚类对应的至少一个检测框与所述目标信息聚类对应的中心检测框的交并比，计算得到至少一个中间概率；根据所述目标信息聚类包括的各个所述检测框坐标、各个所述检测框坐标对应的坐标方差以及所述至少一个中间概率，计算得到至少一个伪坐标；将所述至少一个伪坐标确定为伪位置信息，所述伪位置信息用于指示所述检测目标在所述样本图像中的位置；根据所述第一信息、所述第二信息、所述标注信息、所述伪标签信息和所述伪位置信息，对所述目标检测模型的参数进行调整，得到训练后的目标检测模型。

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