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龙图腾网获悉北京地平线信息技术有限公司申请的专利目标检测模型的训练方法及装置、目标检测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：CN114782680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210520731.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权目标检测模型的训练方法及装置、目标检测方法及装置是由赵梦傲;张骞;黄畅设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标检测模型的训练方法及装置、目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种目标检测模型的训练方法及装置、目标检测方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中，该目标检测模型的训练方法包括：利用待训练的目标检测模型包括的由至少两层子网络组成的主干网络，对样本图像进行逐级特征提取，得到特征数据，其中，至少两层子网络按照数据处理量的大小顺序排列；利用待训练的目标检测模型包括的检测网络，得到样本图像中的目标对象的检测结果；确定表示检测结果和预先对目标对象标注的标注信息之间的误差的损失值；基于损失值，调整待训练的目标检测模型的参数。本公开实施例由于底层子网络可以获取图像中更细粒度的特征，从而有助于更准确地从图像中检测到目标对象。

本发明授权目标检测模型的训练方法及装置、目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型的训练方法，包括： 利用待训练的目标检测模型包括的由级联的至少两层子网络组成的主干网络，对样本图像进行逐级特征提取，得到特征数据，其中，所述至少两层子网络按照数据处理量的大小顺序排列，所述至少两层子网络中排列在靠前位置的底层子网络堆叠更多的网络单元，或者，所述至少两层子网络中各层子网络对所述样本图像进行逐级下采样，以使所述底层子网络提取图像中更多的细粒度特征； 利用所述待训练的目标检测模型包括的检测网络，对所述特征数据进行检测，得到所述样本图像中的目标对象的检测结果； 基于预设的损失函数，确定表示所述检测结果和预先对所述目标对象标注的标注信息之间的误差的损失值； 基于所述损失值，调整所述待训练的目标检测模型的参数； 其中，所述利用待训练的目标检测模型包括的由级联的至少两层子网络组成的主干网络，对样本图像进行逐级特征提取，得到特征数据，包括： 确定所述至少两层子网络中当前运行的目标子网络在所述主干网络中的位置，所述目标子网络在所述主干网络中的位置为所述目标子网络的层级，不同层级的子网络包括的数据处理单元的数量和类型不同； 由所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元，对输入所述目标子网络的数据进行处理，得到所述目标子网络对应的子特征数据； 基于所述子特征数据，生成所述主干网络对应的特征数据。

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