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龍圖騰網獲悉浙江大華技術股份有限公司申請的專利網絡模型的預訓練及訓練方法、終端、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116310625B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211739401.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權網絡模型的預訓練及訓練方法、終端、存儲介質是由邵明設計研發完成，并于2022-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本網絡模型的預訓練及訓練方法、終端、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種網絡模型的預訓練及訓練方法、終端、存儲介質，預訓練方法包括：獲取第一樣本圖像和第二樣本圖像，將第一樣本圖像和第二樣本圖像分別輸入到網絡模型進行特征提取，得到第一樣本圖像對應的第一全局特征圖和m個第一局部特征圖、第二樣本圖像對應的第二全局特征圖和n個第二局部特征圖以及對應的預測位置特征；基于第一全局特征圖、第二全局特征圖、各第一局部特征圖、各第二局部特征圖及其各自對應的預測位置特征，確定對應的更新特征圖；基于誤差值對網絡模型進行迭代訓練。本申請在特征圖的層面上分別加入位置特征，能夠更有效地提升網絡模型訓練目標檢測模型的能力。

本發明授權網絡模型的預訓練及訓練方法、終端、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種網絡模型的預訓練方法，其特征在于，所述預訓練方法包括： 獲取第一樣本圖像和第二樣本圖像，所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像為同一原始圖像變換后的圖像； 將所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像分別輸入到網絡模型進行特征提取，得到所述第一樣本圖像對應的第一全局特征圖和m個第一局部特征圖、所述第二樣本圖像對應的第二全局特征圖和m個第二局部特征圖；m為正整數，且m≥2； 基于各所述第一局部特征圖與所述第一全局特征圖的對應關系、各所述第二局部特征圖與所述第二全局特征圖的對應關系，得到所述第一全局特征圖、所述第二全局特征圖、各所述第一局部特征圖、各所述第二局部特征圖分別對應的預測位置特征； 基于所述第一全局特征圖、所述第二全局特征圖、各所述第一局部特征圖、各所述第二局部特征圖及其各自對應的所述預測位置特征，確定所述第一全局特征圖、所述第二全局特征圖、各所述第一局部特征圖、各所述第二局部特征圖分別對應的更新特征圖； 基于所述第一全局特征圖的更新特征圖與所述第二全局特征圖的更新特征圖之間的誤差值、所述第一全局特征圖分別對應的所述更新特征圖與各所述第二局部特征圖分別對應的所述更新特征圖之間的誤差值、各所述第一局部特征圖的更新特征圖與各所述第二局部特征圖分別對應的所述更新特征圖之間的誤差值中的至少兩個所述誤差值對所述網絡模型進行迭代訓練。

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