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龙图腾网获悉湖南艾凯瑞斯智能科技有限公司申请的专利一种视觉目标检测网络模型的训练方法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：CN115359335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210875511.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种视觉目标检测网络模型的训练方法是由陈逢军;龚胜;王涛;胡天;徐志强设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉目标检测网络模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视觉目标检测网络模型的训练方法，其包括获取图像并标注，将数据按比例划分为训练集和验证集；建立一个目标检测网络模型；利用训练集对目标网络检测模型使用多样本匹配策略进行第一阶段训练，并利用验证集对正在训练的模型进行验证；利用训练集对目标检测网络模型使用单样本匹配策略进行第二阶段训练，并利用验证集对正在训练的模型进行验证；最后将待检测的图像输入训练好的目标检测网络模型，检测出图像中的主体，并且给出每个目标的类别、中心位置和大小。本发明首次提出了一种二阶段的目标检测网络模型的训练方法，在部署后无需进行非极大值抑制处理即可实现模型端到端的检测性能，节省计算开销的同时更方便模型部署。

本发明授权一种视觉目标检测网络模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉目标检测网络模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取图像样本，对于每张图像样本中出现的目标，根据位置、类别和边界标注它们的围框和类别，并将数据集按比例划分为训练集和验证集； S2，建立一个目标检测网络模型，所述目标检测网络模型包括主干网络、特征融合网络和解耦预测网络，所述主干网络用于特征提取，并将不同尺度的语义特征传入特征融合网络，所述特征融合网络将不同尺度的语义特征进行融合，并将融合后的语义特征传入解耦预测网络，所述解耦预测网络根据融合后的语义特征对每个锚点进行预测； 所述解耦预测网络包括一个分类分支、一个预测分支和一个回归分支，所述分类分支用于预测锚点对应目标类别，所述预测分支用于预测锚点是否包含目标，所述回归分支用于预测锚点对应包围框的位置偏移量和大小； S3，多样本第一阶段匹配训练，利用训练集对目标网络检测模型使用多样本匹配策略进行训练，并利用验证集对正在训练的模型进行验证； S4，单样本第二阶段匹配训练，利用训练集对目标检测网络模型使用单样本匹配策略进行训练，并利用验证集对正在训练的模型进行验证； 所述单样本第二阶段匹配训练为预测分支的单独训练； S5，将待检测的图像输入训练好的目标检测网络模型，检测出图像中的主体，并且给出每个目标的类别、中心位置和大小。

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