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龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利卷积神经网络的训练方法、装置、设备和存储介质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：CN115346077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202110527601.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权卷积神经网络的训练方法、装置、设备和存储介质是由王章君沛;李功燕;许绍云设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络的训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种卷积神经网络的训练方法，该方法包括：通过第一训练数据集进行模型训练，得到教学模型，其中，第一训练数据集为携带人工标注的图像；利用教学模型对第二训练数据集中每个训练数据进行标注，得到目标训练数据集，其中，第二训练数据集中每个训练数据为待识别图像，目标训练数据集中每个训练数据携带有预测标签；将第一训练数据集和目标训练数据集进行增强处理，获得增强后的第三训练数据集；根据第三训练数据集对初始检测器模型进行迭代训练，直至迭代的检测器模型满足训练约束条件时，将满足训练约束条件时的迭代检测器模型确定为目标检测器模型。该方法提高卷积神经网络的泛化能力和训练效率。

本发明授权卷积神经网络的训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络的训练方法，其特征在于，包括： 通过已获取的第一训练数据集进行模型训练，得到教学模型，其中，所述第一训练数据集为携带人工标注的图像； 利用所述教学模型对第二训练数据集中每个训练数据进行标注，得到目标训练数据集，包括：将所述第二训练数据集中的每个训练数据输入到所述教学模型中进行预测，得到标注训练数据集，其中，所述标注训练数据集中每个训练数据包括预测框信息、预测框的置信度和分类信息；从所述标注训练数据集中获取目标训练数据集，其中，所述目标训练数据集中的每个训练数据的所述预测框的置信度不小于置信度阈值，并且将每个训练数据的所述预测框信息、所述预测框的置信度和所述分类信息生成每个训练数据的预测标签，其中，所述第二训练数据集中每个训练数据为待识别图像，所述目标训练数据集中每个训练数据携带有预测标签； 将所述第一训练数据集和所述目标训练数据集进行增强处理，获得增强后的第三训练数据集，包括：从所述第一训练数据集和所述目标训练数据集中选取N个数据子集，其中，所述N个数据子集中的每个数据子集为包括至少4张图像的数据集，N≥2；针对所述每个数据子集，对数据子集中的图像进行组合处理，生成一张组合图像；其中，所述组合处理作为所述增强处理；对所述每个数据子集进行上述操作之后，得到N张组合图像，其中，所述N张组合图像作为所述第三训练数据集； 根据所述第三训练数据集对初始检测器模型进行迭代训练，直至迭代的检测器模型满足训练约束条件时，将满足所述训练约束条件时的迭代检测器模型确定为目标检测器模型。

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