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龙图腾网获悉苏州万集车联网技术有限公司申请的专利目标识别模型训练方法、装置和终端设备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：CN115761400B 。

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：202211371697.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权目标识别模型训练方法、装置和终端设备是由张其俊;马冰;王亚军;吴金英;刘建超;王邓江设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标识别模型训练方法、装置和终端设备在说明书摘要公布了：本申请实施例适用于神经网络技术领域，提供了一种目标识别模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据；将训练数据输入至待训练的初始识别模型的第一网络结构中，得到目标特征；第一网络结构中包括N个级联的神经网络块，每一级神经网络块包括一个卷积分支、与卷积分支并连的目标卷积层和恒等跳跃连接层；卷积分支与目标卷积层使用的卷积核不同；恒等跳跃连接层用于保留输入至神经网络块的特征信息；通过目标特征对初始识别模型进行训练，得到目标识别模型。采用上述方法可以提高目标识别模型的识别准确率。

本发明授权目标识别模型训练方法、装置和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种目标识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据； 将所述训练数据输入至待训练的初始识别模型的第一网络结构中，得到目标特征；所述第一网络结构中包括N个级联的神经网络块，每一级所述神经网络块包括一个卷积分支、与所述卷积分支并连的目标卷积层和恒等跳跃连接层；所述卷积分支与所述目标卷积层使用的卷积核不同；所述恒等跳跃连接层用于保留输入至所述神经网络块的特征信息； 通过所述目标特征对所述初始识别模型进行训练，得到目标识别模型; 所述将所述训练数据输入待训练的初始识别模型的第一网络结构，得到目标特征，包括： 将所述训练数据输入至第一级所述神经网络块中，通过第一级所述神经网络块中的所述卷积分支和所述目标卷积层对所述训练数据处理，得到第一级所述神经网络块的目标输出特征，并将所述目标输出特征输出至第二级所述神经网络块； 对于第二级至第N级所述神经网络块中的每一级所述神经网络块，通过所述神经网络块中的所述卷积分支和所述目标卷积层对上一级所述神经网络块的目标输出特征进行处理，得到所述神经网络块的第一输出特征和第二输出特征，并将所述第一输出特征、所述第二输出特征以及所述恒等跳跃连接保留的目标输出特征进行融合，得到所述神经网络块的目标输出特征，并将所述目标输出特征输出至下一级所述神经网络块； 将第N级所述神经网络块输出的目标输出特征确定为所述目标特征。

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