上海商汤智能科技有限公司王钰超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海商汤智能科技有限公司申请的专利一种伪标签模型的训练方法、装置、设备及存储介质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：CN115082676B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210681690.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种伪标签模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由王钰超;费敬敬;李韡;吴立威设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种伪标签模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种伪标签模型的训练方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取样本图像的标签信息和边缘信息；获取所述样本图像的第一分类预测结果和第一边缘预测结果，所述第一分类预测结果和第一边缘预测结果通过待训练的伪标签模型预测得到；根据所述第一分类预测结果和所述标签信息的差别，确定第一网络损失；根据所述第一边缘预测结果和所述边缘信息的差别，确定第二网络损失；根据所述第一网络损失和所述第二损失调整所述待训练的伪标签模型的网络参数，直至达到模型训练结束条件时，获得所述伪标签模型。该方法训练得到的伪标签模型，对于无标签图像可以利用预测的边缘信息引导修正预测的标签信息，进而得到更为可靠的伪标签。
本发明授权一种伪标签模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种伪标签模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像的标签信息和边缘信息，所述标签信息包括所述样本图像的分割掩膜的信息，所述边缘信息包括所述分割掩膜的边缘的位置，所述分割掩膜用于标注所述样本图像中各个像素的所属类别； 获取所述样本图像的第一分类预测结果和第一边缘预测结果，所述第一分类预测结果和第一边缘预测结果通过待训练的伪标签模型预测得到； 根据所述第一分类预测结果和所述标签信息的差别，确定第一网络损失； 根据所述第一边缘预测结果和所述边缘信息的差别，确定第二网络损失； 根据所述第一网络损失和所述第二网络损失调整所述待训练的伪标签模型的网络参数，直至达到模型训练结束条件时，获得所述伪标签模型。
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上海商汤智能科技有限公司，其通讯地址为：200233 上海市徐汇区桂平路391号3号楼1605A室；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”。
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