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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利一种模型训练方法及装置、目标检测方法及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：CN114881149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210507932.X，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种模型训练方法及装置、目标检测方法及装置是由陈斌斌;陈伟杰;禤韵怡;杨世才设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及装置、目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型训练方法及装置、目标检测方法及装置，该方法包括：利用第一模型，对第一无标签数据进行预测，得到第一无标签数据的多个第一预测标签和每个第一预测标签的置信度；根据有标签数据的标签集中每种标签类别的分布情况，确定该标签类别的第一置信度阈值；利用第一模型，对第二无标签数据进行预测，得到第二无标签数据的多个第二预测标签和每个第二预测标签的置信度；在第二预测标签中，确定置信度大于所属标签类别的第一置信度阈值的第二预测标签，作为候选标签；利用有标签数据、第二无标签数据以及候选标签，对第二模型进行训练。应用本申请实施例提供的技术方案，能够降低模型训练所需耗费的人力资源。

本发明授权一种模型训练方法及装置、目标检测方法及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，所述方法包括： 利用第一模型，对至少一个第一无标签数据进行预测，得到每个第一无标签数据的多个第一预测标签和每个第一预测标签的置信度，所述第一无标签数据为图像，每个第一无标签数据的第一预测标签为每个第一无标签数据中检测框的预测标签； 根据有标签数据的标签集中每种标签类别的分布情况以及属于该标签类别的所有第一预测标签的置信度，确定该标签类别的置信度阈值，所述有标签数据为图像，所述标签集中的标签为所述有标签数据中检测框的标签； 利用所述第一模型，对至少一个第二无标签数据进行预测，得到每个第二无标签数据的多个第二预测标签和每个第二预测标签的置信度，所述第二无标签数据为图像； 在每个第二无标签数据的多个第二预测标签中，确定置信度大于所属标签类别的置信度阈值的第二预测标签，作为该第二无标签数据的候选标签，每个第二无标签数据的第二预测标签为每个第二无标签数据中检测框的预测标签，所确定的无标签数据的候选标签的分布与有标签数据的标签集中标签的分布情况一致； 利用所述有标签数据、所述至少一个第二无标签数据以及每个第二无标签数据的候选标签，对第二模型进行训练，所述第二模型用于对图像进行目标检测； 所述置信度阈值包括第一置信度阈值和或第二置信度阈值； 所述根据有标签数据的标签集中每种标签类别的分布情况以及属于该标签类别的所有第一预测标签的置信度，确定该标签类别的置信度阈值的步骤，包括： 确定所述至少一个第一无标签数据的总数与有标签数据的总数之间的倍数关系； 根据有标签数据的标签集中每种标签类别的标签的第一数量，确定该标签类别的标签的第二数量，该标签类别的标签的第二数量与该标签类别的标签的第一数量之间满足所述倍数关系； 确定每种标签类别的标签的第二数量与预设可靠系数的乘积，得到该标签类别的标签的第三数量；按照从大到小的顺序，从属于每种标签类别的所有第一预测标签的置信度中，确定位于对应的第三数量的位置处的置信度，作为该标签类别的第一置信度阈值；和或， 按照从大到小的顺序，从属于每种标签类别的所有第一预测标签的置信度中，确定位于对应的第二数量的位置处的置信度，作为该标签类别的第二置信度阈值。

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