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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利神经网络训练方法、目标检测方法、设备、介质及产品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：CN115701864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211464732.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权神经网络训练方法、目标检测方法、设备、介质及产品是由徐博文;管文龙;陈新;周浩;胡露露;荆碧晨;吴少宇;陈铭涛;蔡鹏设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络训练方法、目标检测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种神经网络训练方法、目标检测方法、设备、介质及产品，涉及计算机技术领域，该方法包括：接收从目标检测场景中采集的验证图片集，并生成验证图片集中各图片的特征图，其中，各图片标注的数据类型包括检测框和多个关键点，计算出各个特征图的多个预测关键点以及关键点得分；在根据标注数据和所述关键点得分确定特征图具有预测关键点后获得关键点回归结果，根据关键点回归结果获得的图像检测结果和标注数据调整神经网络的结构参数。本申请通过训练神经网络学习验证图片集中同时标注了检测框和关键点的图片数据，来判断神经网络预测的关键点是否可靠，确保了在当前检测任务框架中对检测效果的提升。

本发明授权神经网络训练方法、目标检测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，包括： 接收从目标检测场景中采集的标注有标注数据的验证图片集，并生成所述验证图片集中各图片的特征图，其中，所述标注数据标注的数据类型包括检测框和多个关键点； 计算出各个所述特征图的多个预测关键点，以及所述预测关键点的关键点得分； 对每种所述标注数据与所述关键点得分进行交叉熵损失函数计算，确定所述特征图的中心点位置处具有所述预测关键点的概率；其中，所述交叉熵函数的真值包括同时标注检测框和关键点、只标注检测框以及检测框和关键点均不标注； 在根据所述概率判断出所述中心点位置处具有所述预测关键点时，根据标注的所述关键点对所述预测关键点进行关键点回归处理，获得关键点回归结果，所述关键点回归结果用于指示所述预测关键点相对所述中心点位置的偏移量； 根据所述关键点回归结果对所述特征图进行图像处理，获得各图片的图像检测结果，并根据所述图像检测结果和所述标注数据调整神经网络的结构参数； 其中所述交叉熵函数的损失值通过以下方式计算： ； ，其中，为神经网络输出的关键点得分，为人工标注的特征图中多个关键点的中心点位置；交叉熵损失函数的计算用于训练神经网络能根据标注了关键点的标注数据学习到相应的关键点，即确保神经网络能根据已经标注的关键点去学习如何标注关键点； ，其中，，为标注的检测框在特征图中中心点的位置；交叉熵损失函数的计算用于：训练神经网络能在标注的检测框在特征图中中心点的位置与关键点得分之间的距离满足设定的阈值时，神经网络能够找出相应的预测关键点，确定仅标注检测框的特征图具有关键点； ，其中，，交叉熵损失函数的计算用于训练神经网络无需学习既没标注检测框又没标注关键点的特征图，并直接判定既没标注检测框又没标注关键点的特征图中的图像为背景图像。

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