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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于伪标签的目标检测训练方法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：CN114863091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210404364.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于伪标签的目标检测训练方法是由杨恒;刘洪宇;杨林;王浩枫设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于伪标签的目标检测训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于伪标签的目标检测训练方法，属于半监督学习领域。本发明的分类输出进行多级处理，类别输出概率大于等于第一阈值的作为该目标的类别伪标签，类别输出概率值大于第二阈值小于第一阈值的，标记为特殊类，类别输出概率值小于等于第二阈值，作为背景类；在优化损失函数中，特殊类对损失函数无贡献；目标检测算法模型的输出包括分类分支、回归分支和回归框可靠判断分支，在回归分支输出的基础上，计算回归分支输出结果和标注框的IoU值，并将IoU值作为回归框可靠判断分支的学习目标，回归框可靠判断分支输出值高的对应的回归分支输出越准确。本发明保持新模型的输出多样性，保持伪标签类别精度的同时，也能保证伪标签的位置准确性。

本发明授权一种基于伪标签的目标检测训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伪标签的目标检测训练方法，其特征在于，该方法的分类输出进行多级处理，总体分为三个级别，即类别输出概率大于等于第一阈值的作为该目标的类别伪标签，类别输出概率值大于第二阈值小于第一阈值的，标记为特殊类，类别输出概率值小于等于第二阈值，作为背景类；在优化损失函数中，特殊类对损失函数无贡献，即保留模型对这些不确定目标的输出能力； 目标检测算法模型的输出包括分类分支、回归分支和回归框可靠判断分支，在回归分支输出的基础上，计算回归分支输出结果和标注框的IoU值，并将该IoU值作为回归框可靠判断分支的学习目标，回归框可靠判断分支输出值高的对应的回归分支输出越准确； 其中， 所述目标检测算法模型包括主干网络和RCNNHead，输入的图像通过主干网络对图像进行特征提取，再经过RoIAlign操作，进入RCNNHead，经过卷积和两个全连接层，输出目标类别的分类分支、目标位置的回归分支以及回归框可靠判断分支，该回归框可靠判断分支为拥有判断目标位置预测精度的boxscore输出分支。

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