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龙图腾网获悉光控特斯联(重庆)信息技术有限公司申请的专利目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测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：CN116958526B 。

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：202310742767.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测方法是由徐博诚;张睿设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测方法。方法包括获取第一数据集和第二数据集；对第一数据集分别进行强增强处理和弱增强处理；将第一弱数据集输入到半监督训练网络的教师模型，得到第一弱数据集的预测标签，并将第一弱数据集的预测标签作为第一强数据集的伪标签；将第二数据集和第一强数据集输入到半监督训练网络的学生模型，得到第二数据集的预测标签和第一强数据集的预测标签；根据第二数据集的真实标签和第二数据集的预测标签计算有监督损失；根据第一强数据集的伪标签和第一强数据集的预测标签计算无监督损失；根据总损失在半监督训练网络中进行反向传播。以此解决目标检测模型性能较差的技术问题。

本发明授权目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取第一数据集和第二数据集，其中，所述第一数据集包括未标注检测目标的多张图像，所述第二数据集包括标注有检测目标的多张图像；其中，获取第二数据集，包括： 获取原始数据集，其中，所述原始数据集包括标注有检测目标的多张源图像，所述检测目标在所述源图像中所占面积不大于预设比例； 利用数据增强算法对所述原始数据集进行数据增强，得到增强数据集；其中，在所述利用数据增强算法对所述原始数据集进行数据增强，得到增强数据集之前，所述方法还包括： 将所述原始数据集中的每张所述源图像缩放至预设尺寸，得到所述源图像对应的第一视图； 对所述第一视图进行随机裁剪后缩放至所述预设尺寸，得到所述源图像对应的第二视图； 对所述第二视图进行降采样，得到所述源图像对应的第三视图； 所述利用数据增强算法对所述原始数据集进行数据增强，得到增强数据集，包括： 将所述原始数据集中每张源图像对应的第一视图、第二视图、第三视图，作为所述源图像的三个视图分别进行数据增强，得到增强数据集； 从所述增强数据集中获取第二数据集； 对所述第一数据集分别进行强增强处理和弱增强处理，得到第一强数据集和第一弱数据集； 将所述第一弱数据集输入到半监督训练网络的教师模型，得到所述第一弱数据集的预测标签，并将所述第一弱数据集的预测标签作为所述第一强数据集的伪标签；以及，将所述第二数据集和所述第一强数据集输入到所述半监督训练网络的学生模型，得到所述第二数据集的预测标签和所述第一强数据集的预测标签； 根据所述第二数据集的真实标签和所述第二数据集的预测标签，计算有监督损失；以及，根据所述第一强数据集的伪标签和所述第一强数据集的预测标签，计算无监督损失； 根据总损失在所述半监督训练网络中进行反向传播，直至达到预设停止条件，得到目标检测模型，其中，所述总损失包括所述有监督损失和所述无监督损失。

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