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龙图腾网获悉上海浦东发展银行股份有限公司申请的专利文本检测模型的训练方法、装置、计算机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：CN115713769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211423572.1，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权文本检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质是由陈鹏宇;张斌;赵逸如;张玉琦;李捷设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种文本检测模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取图像样本集，图像样本集包括至少一个图像样本；通过参考模型获取图像样本的第一特征图以及第一预测结果；通过待训练模型获取图像样本的第二特征图以及第二预测结果；基于第一特征图和第二特征图，确定图像样本的相似度损失；根据第一预测结果和第二预测结果，确定图像样本的像素级损失；根据第二预测结果以及图像样本的标注结果，确定图像样本的真值损失；基于相似度损失、像素级损失以及真值损失，对待训练模型进行训练，得到文本检测模型。采用本方法能够提高文本检测的精度。

本发明授权文本检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像样本集，所述图像样本集包括至少一个图像样本； 通过参考模型获取所述图像样本的第一特征图以及第一预测结果，所述第一预测结果表征所述参考模型对所述图像样本上各个像素所属类别的预测结果； 通过待训练模型获取所述图像样本的第二特征图以及第二预测结果，所述第二预测结果表征所述待训练模型对所述图像样本上各个像素所属类别的预测结果； 基于所述第一特征图和所述第二特征图，确定所述图像样本的相似度损失；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述图像样本的像素级损失；根据所述第二预测结果以及所述图像样本的标注结果，确定所述图像样本的真值损失； 基于所述相似度损失、所述像素级损失以及所述真值损失，对所述待训练模型进行训练，得到文本检测模型； 第一预测结果还包括第一概率图和第一近似二值图，所述第一概率图表征所述参考模型预测的所述图像样本上各个像素属于文字的概率，所述第一近似二值图表征所述参考模型预测的所述图像样本上各个像素属于文字或者非文字的二分类结果；所述第二预测结果还包括第二概率图和第二近似二值图，所述第二概率图表征所述待训练模型预测的所述图像样本上各个像素属于文字的概率，所述第二近似二值图表征所述待训练模型预测的所述图像样本上各个像素属于文字或者非文字的二分类结果； 所述根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述图像样本的像素级损失，包括： 采用膨胀函数对所述第一概率图进行膨胀，得到第一膨胀结果； 采用所述膨胀函数对所述第一近似二值图进行膨胀，得到第二膨胀结果； 根据所述第一膨胀结果、所述第二膨胀结果、所述第二概率图以及所述第二近似二值图，确定所述图像样本的像素级损失。

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