恭喜北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司窦方正获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利目标识别模型训练方法和装置、目标识别方法和装置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:CN113962737B 。
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:202111246559.9,技术领域涉及:G06Q30/0201;该发明授权目标识别模型训练方法和装置、目标识别方法和装置是由窦方正;郑啸;曹鲁光;刘苗苗设计研发完成,并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本目标识别模型训练方法和装置、目标识别方法和装置在说明书摘要公布了:本公开提供了一种目标识别模型训练方法和装置,涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。该方法的一具体实施方式包括:基于获取的原始数据,得到无标注数据和标注数据;获取预先建立的目标识别网络;执行以下训练步骤:将选取的无标注数据和选取的标注数据输入目标识别网络,计算选取的无标注数据中第一数据和增强后的第一数据的一致性损失,得到无标注损失值;计算选取的标注数据的交叉熵损失、选取的标注数据中处理数据和增强后的处理数据的一致性损失,得到标注损失值;基于无标注损失值和标注损失值,计算目标识别网络的损失值;若目标识别网络满足训练完成条件,则将目标识别网络作为目标识别模型。该实施方式提高了目标识别模型的性能。
本发明授权目标识别模型训练方法和装置、目标识别方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种目标识别模型训练方法,所述方法包括:基于获取的原始数据,得到无标注数据和标注数据,所述无标注数据包括第一数据和增强后的第一数据,所述标注数据包括处理数据和增强后的处理数据;获取预先建立的目标识别网络,其中,所述目标识别网络对不同类型的待识别素材中的目标进行识别,所述待识别素材是图像、文本、声音中的一种;执行以下训练步骤:将选取的无标注数据和选取的标注数据输入所述目标识别网络,计算选取的无标注数据中第一数据和增强后的第一数据的一致性损失,得到无标注损失值;计算选取的标注数据的交叉熵损失、选取的标注数据中处理数据和增强后的处理数据的一致性损失,基于所述交叉熵损失和所述一致性损失,得到标注损失值;基于所述无标注损失值和所述标注损失值,计算所述目标识别网络的损失值;若所述目标识别网络满足训练完成条件,则将所述目标识别网络作为目标识别模型。
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