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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利一种目标检测模型训练方法、装置、计算机设备以及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：CN116051904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310120794.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种目标检测模型训练方法、装置、计算机设备以及介质是由韩国栋;孙君亮;董保磊;李荣康设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测模型训练方法、装置、计算机设备以及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标检测模型训练方法、装置、计算机设备以及介质，涉及计算机技术领域，其中方法包括：划分待训练的图像数据集得到不同的模型训练集；根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的比例数值；根据所述比例数值，计算得到目标检测模型的置信度比例和置信度损失权重值，完成所述目标检测模型的训练；本发明可以根据检测目标的比例数值进行计算得到目标检测模型的置信度比例和置信度损失权重值，使得置信度比例和置信度损失权重值不再固定不变，可以根据检测目标的比例数值来进行自我调节从而提高检测的精度，增加模型的鲁棒性和检出的准确性。

本发明授权一种目标检测模型训练方法、装置、计算机设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，包括： 划分待训练的图像数据集得到不同的模型训练集； 根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的比例数值； 根据所述比例数值，计算得到目标检测模型的置信度比例和置信度损失权重值，完成所述目标检测模型的训练；所述置信度比例为所述目标检测模型中特征图的置信度比例；所述置信度损失权重值为所述目标检测模型中损失函数的置信度损失权重值；所述置信度损失通过计算所述目标检测模型中特征图的置信度比例得到； 所述根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的比例数值，包括： 根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的类别属性； 根据所述类别属性，确定与所述类别属性对应的所述检测目标的数量占所有所述检测目标的数量的比例数值； 所述根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的类别属性，包括： 根据所述模型训练集的标注信息，确定所述模型训练集中检测目标的面积； 根据所述面积，对各个所述检测目标进行类别划分得到对应的所述类别属性； 所述根据所述面积，对各个所述检测目标进行类别划分得到对应的所述类别属性，包括： 确定所述检测目标的所述面积占所在图像面积的比例数值； 根据所述比例数值，对各个所述检测目标进行类别划分得到对应的所述类别属性； 其中，所述置信度损失权重值的计算公式为： ； 其中，为置信度损失权重值，m为初始值，t1、t2、t3为三个训练参数，o1的比例数值为小特征图的置信度比例，o2的比例数值为中特征图的置信度比例，o3的比例数值为大特征图的置信度比例。

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