佳能株式会社;北京邮电大学赵东悦获国家专利权
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龙图腾网获悉佳能株式会社;北京邮电大学申请的专利对象识别模型的训练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：CN114612953B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202011427289.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权对象识别模型的训练方法及装置是由赵东悦;温东超;李献;邓伟洪;胡佳妮设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本对象识别模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及对象识别模型的训练方法及装置。提供了一种用于对象识别的神经网络模型的训练样本优化装置，该装置包括：对于训练样本库中的每一训练样本，波动性确定单元，被配置为确定在训练该神经网络模型的情况下该训练样本的模型预测相对于该训练样本的对应标记标识的波动性；优化单元，被配置为基于该训练样本的所述波动性来确定该训练样本是否能够用于下一训练周期的神经网络模型的训练。
本发明授权对象识别模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于对象识别的神经网络模型的训练样本优化装置，其特征在于，包括：对于训练样本库中的每一训练样本， 波动性确定单元，被配置为确定在训练该神经网络模型的情况下该训练样本的模型预测相对于该训练样本的对应标记标识的波动性；以及 优化单元，被配置为基于该训练样本的所述波动性来确定该训练样本是否能够用于神经网络模型的后续训练， 其中，对于训练样本库中的能够用于在当前训练周期中进行神经网络模型训练的训练样本，该训练样本的波动性基于该训练样本的模型预测相似度与标记标识相似度之间的差异的数学统计值被确定， 其中，训练样本的模型预测相似度指示训练样本的预测特征与神经网络模型最后的全连接层中表示所有类别的权重向量之间的偏移量的最小值，和或，训练样本的标记标识相似度指示训练样本的预测特征与神经网络模型最后的全连接层中表示真实标记类别的权重向量之间的偏移量。
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佳能株式会社;北京邮电大学，其通讯地址为：日本东京；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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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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