北京百度网讯科技有限公司安容巧获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利显著性区域定位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：CN116363389B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310356949.4，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权显著性区域定位模型训练方法和装置是由安容巧设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本显著性区域定位模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了显著性区域定位模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于智慧城市等场景。具体实现方案为：获取待分类产品的图像数据集，并获取所述待分类产品的显著性图像；基于所述显著性图像，确定所述图像数据集中每张图像的显著性区域；提取所述显著性区域的显著性特征，并基于所述显著性特征训练目标检测模型，得到显著性区域定位模型，通过本公开可以提高模型的显著性区域的识别能力。
本发明授权显著性区域定位模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种显著性区域定位模型训练方法，所述方法包括： 获取待分类产品的图像数据集，并获取所述待分类产品的显著性图像； 基于所述显著性图像，确定所述图像数据集中每张图像的显著性区域； 提取所述显著性区域的显著性特征，并基于所述显著性特征训练目标检测模型，得到显著性区域定位模型； 所述基于所述显著性特征训练目标检测模型，得到显著性区域定位模型，包括： 获取目标检测模型； 在所述目标检测模型中添加三层一乘一的卷积核； 基于所述卷积核迭代学习所述显著性特征，得到用于预测所述待分类产品显著性特征的第一目标检测模型； 基于平滑平均绝对误差损失函数对所述第一目标检测模型预测结果的准确性进行约束； 响应于确定所述平滑平均绝对误差损失函数的值小于或等于第一阈值，获取所述第一目标检测模型预测的待分类产品显著性特征； 基于所述显著性特征对预测的所述待分类产品显著性特征进行加权，得到显著性区域定位模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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