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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模型训练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：CN114627331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210223406.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练方法和装置是由杨一博;陈亚鑫;马本腾;陶大程设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将样本集中预先标注语义分割标签的多幅训练图像分别输入训练完成的教师模型和待训练的学生模型，将所述学生模型对所述训练图像中像素所属类别的预测结果与所述语义分割标签之间的概率分布差异确定为第一差异；使用第一差异结合第二差异和或第三差异构造所述学生模型的损失函数来训练所述学生模型。该实施方式能够增强模型对小众类别和或图像细节信息的表达能力。

本发明授权模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：将样本集中预先标注语义分割标签的多幅训练图像分别输入训练完成的教师模型和待训练的学生模型，将所述学生模型对所述训练图像中像素所属类别的预测结果与所述语义分割标签之间的概率分布差异确定为第一差异；以及，所述学生模型和所述教师模型都包括主体网络和连接在所述主体网络之后的广义归一化层；对于所述学生模型和所述教师模型的主体网络输出的、对应于所述多幅训练图像的特征图：转换为所述类别的联合特征后进入所述广义归一化层，和或，基于预设的切分规则在高度和宽度维度被切分为多个分离特征后进入所述广义归一化层；其中，每一类别的联合特征包括对应于所述多幅训练图像的特征图中的像素属于该类别的概率数据；每一分离特征包括该特征图处在同一切分空间的像素属于所述类别的概率数据；所述广义归一化层包括温度参数T不等于1的Softmax层；使用第一差异结合第二差异和或第三差异构造所述学生模型的损失函数来训练所述学生模型；其中，第二差异是基于所述学生模型和所述教师模型的所述联合特征确定的，第三差异是基于所述学生模型和所述教师模型的所述分离特征确定的。

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