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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利一种半监督学习模型的训练方法、图像处理方法及设备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：CN112183577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202010899716.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种半监督学习模型的训练方法、图像处理方法及设备是由杜泽伟;胡恒通;谢凌曦;田奇设计研发完成，并于2020-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督学习模型的训练方法、图像处理方法及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种半监督学习模型的训练方法、图像处理方法及设备，可应用于人工智能领域的计算机视觉领域，该方法包括：首先通过训练后的第一半监督学习模型对一部分无标签样本的分类类别进行预测，得到预测标签，并通过一比特标注的方式判断各预测标签是否正确，如果预测正确则获得该样本的正确标签即正标签，否则可排除掉该样本的一个错误标签即负标签，之后，在下一训练阶段，利用上述信息重新构建训练集即第一训练集，并根据第一训练集重新训练初始半监督学习模型，从而提高模型的预测准确率，由于一比特标注只需标注者针对预测标签回答“是”或“否”，该标注方式能缓解机器学习中需要大量有正确标签数据的人工标注压力。

本发明授权一种半监督学习模型的训练方法、图像处理方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种半监督学习模型的训练方法，其特征在于，包括：从第一无标签样本集选取初始子集，并通过训练后的第一半监督学习模型对所述初始子集进行预测，得到第一预测标签集，所述第一半监督学习模型由初始半监督学习模型通过初始训练集训练得到，所述初始训练集包括第一有标签样本集和所述第一无标签样本集；根据所述第一预测标签集对所述初始子集进行一比特标注，将所述初始子集分为第一子集和第二子集，所述第一子集为预测正确的分类类别对应的样本集合，所述第二子集为预测错误的分类类别对应的样本集合，所述一比特标注用于表示提供了1比特的信息量；构建第一训练集，所述第一训练集包括第二有标签样本集、第二无标签样本集和负标签样本集，所述第二有标签样本集为包括所述第一有标签样本集和所述第一子集的具有正确分类类别的样本集合，所述第二无标签样本集为所述第一无标签样本集中除所述初始子集之外的无标签样本的集合，所述负标签样本集为包括所述第二子集的具有错误分类类别的样本集合；根据所述第一训练集训练所述初始半监督学习模型，得到训练后的第二半监督学习模型，其中，在所述初始半监督学习模型为meanteacher模型的情况下，根据所述第一训练集训练所述初始半监督学习模型的方式包括：根据所述第二有标签样本集，利用第三损失函数对所述meanteacher模型进行训练，根据所述第二有标签样本集和所述第二无标签样本集，利用第四损失函数对所述meanteacher模型进行训练，所述第三损失函数和所述第四损失函数为所述meanteacher模型原有的损失函数，根据所述负标签样本集，利用第五损失函数对所述meanteacher模型进行训练，所述第五损失函数为模型输出的预测值与修改值之间的差值，所述修改值为将预测错误的分类类别在所述预测值上的对应维度置为零的值；将所述训练后的第二半监督学习模型部署在目标设备上，所述目标设备用于获取目标图像，所述训练后的第二半监督学习模型用于对所述目标图像进行标签预测。

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