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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利数据集生成、语义匹配和语义匹配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：CN117274745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311258876.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权数据集生成、语义匹配和语义匹配模型训练方法和装置是由戈维峰;黄逸文;孙翊轩设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据集生成、语义匹配和语义匹配模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据集生成、语义匹配和语义匹配模型训练方法和装置，应用于客户端，其中，数据集生成方法包括：确定第一数据集，第一数据集包括多个第一图像对，各第一图像对具有对应的类别信息；将第一数据集输入至数据集处理模型，由数据集处理模型根据第一数据集进行数据集生成处理，得到第二数据集，第二数据集包括多个第二图像对，各第二图像对具有对应的像素级标签，像素级标签基于第一图像对的类别信息得到，并且像素级标签用于表示第二图像对的像素级匹配关系。由此，有效地简化了对数据集进行大量标注以得到满足要求的数据集的处理过程，节省了人工成本，并且使得基于数据集训练得到的语义匹配模型具有更强的泛化能力和准确性。

本发明授权数据集生成、语义匹配和语义匹配模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种数据集生成方法，其特征在于，应用于客户端，所述方法包括： 确定第一数据集，所述第一数据集包括多个第一图像对，各所述第一图像对具有对应的类别信息； 将所述第一数据集输入至数据集处理模型，由所述数据集处理模型对所述第一数据集进行多级数据集生成处理，依次得到第三数据集、第四数据集和第二数据集，其中，每一级数据集生成处理得到的数据集包括多个图像对，各图像对具有对应的类别标签，所述类别标签基于所述第一图像对的所述类别信息得到，并且，后一级数据集生成处理得到的数据集包括的图像对的类别标签的密度大于前一级数据集生成处理得到的数据集包括的图像对的类别标签的密度，则， 所述第三数据集包括多个第三图像对，各所述第三图像对具有对应的图像级标签，所述图像级标签用于表示所述第三图像对的图像级匹配关系， 所述第四数据集包括多个第四图像对，各所述第四图像对具有对应的区域级标签，所述区域级标签用于表示所述第四图像对的区域级匹配关系， 所述第二数据集包括多个第二图像对，各所述第二图像对具有对应的像素级标签，所述像素级标签用于表示所述第二图像对的像素级匹配关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。