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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利质心标注模型的训练方法及对象分割模型的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：CN116721308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310626407.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权质心标注模型的训练方法及对象分割模型的训练方法是由吴继鹏;尚鹏;苏栋楠;魏风;王通设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本质心标注模型的训练方法及对象分割模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种质心标注模型的训练方法及对象分割模型的训练方法，涉及人工智能技术领域。该方法包括：将质心训练图像输入到未训练完成的初始质心标注模型中，得到输出的预测质心数据；基于预测质心数据和标准质心数据，确定偏移量损失函数，并基于偏移量损失函数，确定质心损失函数；基于质心损失函数，对初始质心标注模型的模型参数进行调整，直到质心损失函数收敛时，得到训练完成的目标质心标注模型；其中，偏移量损失函数包括距离损失函数和或方向损失函数。本发明实施例解决了人工标注质心效率低的问题，提高了质心标注的准确度，进一步提高了后续对象分割模型的训练效果。

本发明授权质心标注模型的训练方法及对象分割模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种质心标注模型的训练方法，其特征在于，包括： 将质心训练图像输入到未训练完成的初始质心标注模型中，得到输出的预测质心数据； 基于所述预测质心数据和标准质心数据，确定偏移量损失函数，并基于所述偏移量损失函数，确定质心损失函数； 基于所述质心损失函数，对所述初始质心标注模型的模型参数进行调整，直到所述质心损失函数收敛时，得到训练完成的目标质心标注模型； 其中，所述偏移量损失函数包括距离损失函数和或方向损失函数，所述距离损失函数表征所述预测质心数据对应的质心候选点对的偏移距离的损失量，所述方向损失函数表征所述预测质心数据对应的质心候选点对的偏移方向的损失量； 其中，所述基于所述预测质心数据和标准质心数据，确定偏移量损失函数，包括： 基于所述预测质心数据中至少两个质心候选点分别对应的预测质心坐标，确定预测参数数据； 基于所述标准质心数据中的至少两个质心真实点分别对应的标准质心坐标，确定标准参数数据； 基于所述预测参数数据和所述标准参数数据，确定偏移量损失函数； 其中，当所述预测参数数据包括预测距离矩阵时，所述标准参数数据包括标准距离矩阵，所述偏移量损失函数包括距离损失函数，当所述预测参数数据包括预测法向量集合时，所述标准参数数据包括标准法向量集合，所述偏移量损失函数包括方向损失函数。

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