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龍圖騰網(wǎng)獲悉佳能株式會(huì)社;北京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114444558B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011220649.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置是由趙東悅;溫東超;李獻(xiàn);鄧偉洪;胡佳妮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置。一種訓(xùn)練方法包括：將包含待識(shí)別對(duì)象的訓(xùn)練圖像集輸入到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提取每個(gè)圖像樣本的學(xué)生特征，所述訓(xùn)練圖像集包括一組正常圖像樣本和一組變化圖像樣本；基于所提取的學(xué)生特征，將所述訓(xùn)練圖像集中的圖像樣本劃分為簡(jiǎn)單樣本和困難樣本；對(duì)于正常圖像樣本和變化圖像樣本中的每一種：由相應(yīng)的傳遞遷移適配器對(duì)該圖像樣本的學(xué)生特征進(jìn)行基于所述劃分的傳遞遷移，以得到遷移學(xué)生特征；計(jì)算該圖像樣本的遷移學(xué)生特征相對(duì)于從對(duì)應(yīng)的另一種圖像樣本中提取的教師特征的蒸餾損失；由相應(yīng)的分類器基于學(xué)生特征對(duì)該圖像樣本進(jìn)行分類；以及計(jì)算該圖像樣本的分類損失；基于對(duì)于所有圖像樣本計(jì)算的蒸餾損失和分類損失，計(jì)算與所述訓(xùn)練圖像集相關(guān)的總損失；以及根據(jù)計(jì)算的總損失，更新所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種用于對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 將包含待識(shí)別對(duì)象的訓(xùn)練圖像集輸入到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提取每個(gè)圖像樣本的學(xué)生特征，所述訓(xùn)練圖像集包括一組正常圖像樣本和一組變化圖像樣本； 基于所提取的學(xué)生特征，將所述訓(xùn)練圖像集中的圖像樣本劃分為簡(jiǎn)單樣本和困難樣本； 對(duì)于正常圖像樣本和變化圖像樣本中的每一種： 由相應(yīng)的傳遞遷移適配器對(duì)該圖像樣本的學(xué)生特征進(jìn)行基于所述劃分的傳遞遷移，以得到遷移學(xué)生特征； 計(jì)算該圖像樣本的遷移學(xué)生特征相對(duì)于從對(duì)應(yīng)的另一種圖像樣本中提取的教師特征的距離作為該圖像樣本的蒸餾損失； 由相應(yīng)的分類器基于學(xué)生特征對(duì)該圖像樣本進(jìn)行分類；以及 計(jì)算該圖像樣本的分類損失， 基于對(duì)于所有圖像樣本計(jì)算的蒸餾損失和分類損失，計(jì)算與所述訓(xùn)練圖像集相關(guān)的總損失；以及 根據(jù)計(jì)算的總損失，更新所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)， 其中，基于所述劃分的傳遞遷移進(jìn)一步包括： 對(duì)于被劃分為簡(jiǎn)單樣本的圖像樣本，以所述傳遞遷移適配器的深層輸出作為所述遷移學(xué)生特征； 對(duì)于被劃分為困難樣本的圖像樣本，以所述傳遞遷移適配器的淺層輸出作為所述遷移學(xué)生特征。

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