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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶賽力斯鳳凰智創(chuàng)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及介質(zhì)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：CN120298860B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：202510772168.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及介質(zhì)是由姜銘山;黃瀚霖;羅玉聰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及介質(zhì)，該方法獲取多個(gè)支路的初始主干網(wǎng)絡(luò)與初始檢測(cè)頭，每個(gè)支路對(duì)應(yīng)的初始主干網(wǎng)絡(luò)和初始檢測(cè)頭構(gòu)成一個(gè)單模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)子模型；每一支路的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)采用一種類型的單模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確定每個(gè)支路優(yōu)化后的預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)；以預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)與模型檢測(cè)頭構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型。本申請(qǐng)通過(guò)對(duì)單模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，減少了不必要的復(fù)雜度，提高了模型對(duì)單模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力；有效地解決直接拼接帶來(lái)的空間位置信息學(xué)習(xí)困難問(wèn)題，加快了模型收斂速度，提高了模型訓(xùn)練任務(wù)的性能表現(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)模型包括多個(gè)預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)和模型檢測(cè)頭，所述方法包括： 獲取多個(gè)支路的初始主干網(wǎng)絡(luò)與初始檢測(cè)頭，每個(gè)支路對(duì)應(yīng)的所述初始主干網(wǎng)絡(luò)和所述初始檢測(cè)頭構(gòu)成一個(gè)單模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)子模型，其中，所述支路的數(shù)量與多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)種類對(duì)應(yīng)； 每一所述支路的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)采用一種類型的單模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確定每個(gè)所述支路優(yōu)化后的預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)； 基于優(yōu)化后的所述預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)合所述模型檢測(cè)頭構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用所述多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)所述特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定多模態(tài)的目標(biāo)檢測(cè)模型； 其中，將多個(gè)所述預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)圖像數(shù)據(jù)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)，劃分成用于提取二維特征的第一預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)與用于提取三維特征的第二預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)，所述第一預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)與所述第二預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)共用所述模型檢測(cè)頭，以構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)；所述第一預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)與所述第二預(yù)訓(xùn)練主干網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率跟隨訓(xùn)練周期數(shù)的增大而逐漸減小，以及所述模型檢測(cè)頭的學(xué)習(xí)率始終保持不變。

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