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龙图腾网获悉深圳市国电科技通信有限公司;深圳智芯微电子科技有限公司申请的专利污渍检测模型的训练方法、装置及污渍检测方法、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：CN115760834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211528811.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权污渍检测模型的训练方法、装置及污渍检测方法、装置是由洪海敏;武占侠;占兆武;罗毅夫;蔡义设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本污渍检测模型的训练方法、装置及污渍检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种污渍检测模型的训练方法、装置及污渍检测方法、装置，其中，污渍检测模型包括特征提取网络、第一分支网络和第二分支网络。训练方法包括获取训练图像集；将训练图像集中的壳体外观图输入至污渍检测模型，得到预测的污渍掩码信息、污渍位置信息和污渍分类信息；基于预测的污渍掩码信息、污渍位置信息和污渍分类信息，以及壳体外观图的标签信息，得到污渍检测模型的损失函数；根据污渍检测模型的损失函数，调整污渍检测模型的参数，得到训练好的污渍检测模型。使训练得到的污渍检测模型，在提取特征的过程中始终保持高分辨率信息，降低信息丢失率，解决极小污渍检测任务。

本发明授权污渍检测模型的训练方法、装置及污渍检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种污渍检测模型的训练方法，其特征在于，所述污渍检测模型包括特征提取网络、第一分支网络和第二分支网络，其中，所述特征提取网络的输入端用以输入图像，所述特征提取网络的第一输出端与所述第一分支网络的输入端连接，所述特征提取网络的第二输出端与所述第二分支网络的输入端连接，所述第一分支网络用以输出预测的污渍掩码信息，所述第二分支网络用以输出预测的污渍位置信息和污渍分类信息，所述方法包括： 使用训练图像集对污渍检测模型进行多次周期性的训练，其中，针对每次训练周期，执行以下操作： 获取训练图像集，其中，所述训练图像集包括壳体外观图； 将所述训练图像集中的壳体外观图输入至污渍检测模型，得到预测的污渍掩码信息、污渍位置信息和污渍分类信息； 基于所述预测的污渍掩码信息、污渍位置信息和污渍分类信息，以及所述壳体外观图的标签信息，得到所述污渍检测模型的损失函数； 根据所述污渍检测模型的损失函数，调整所述污渍检测模型的参数，得到训练好的污渍检测模型； 所述特征提取网络包括卷积神经网络和提取候选框网络，将所述训练图像集中的壳体外观图输入至污渍检测模型，得到预测的污渍掩码信息、污渍位置信息和污渍分类信息，包括： 将所述壳体外观图输入所述卷积神经网络，得到所述壳体外观图的公共特征图； 利用所述提取候选框网络在所述公共特征图进行滑动，得到具有污渍候选区域的公共特征图； 将所述具有污渍候选区域的公共特征图输入至所述第一分支网络，得到所述预测的污渍掩码信息； 将所述具有污渍候选区域的公共特征图输入至所述第二分支网络，得到所述预测的污渍位置信息和所述预测的污渍分类信息。

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