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龍圖騰網獲悉上海小零網絡科技有限公司申請的專利基于多候選仲裁的大模型數據標注方法、裝置及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：CN120411661B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510918984.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于多候選仲裁的大模型數據標注方法、裝置及存儲介質是由王范萍;周開龍設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多候選仲裁的大模型數據標注方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于多候選仲裁的大模型數據標注方法、裝置及存儲介質。涉及數據標注技術領域。采用共享骨干網絡統一提取多級特征圖，并耦合數據標注頭（用于生成候選標注）與價值獎勵頭（用于生成評估獎勵），構建面向預測多義性的協同處理架構。對于每個檢測到的商品實例：基于實例空間約束顯式生成多個空間?語義合理的候選標注；同步并行計算幾何、語義及規則維度的多維度獎勵值并進行融合評估；依據融合評估結果動態仲裁篩選最優候選作為最終標注輸出。從而，本申請通過多候選顯式建模、多維度獎勵評估、獎勵驅動仲裁三重機制，在保留標注結果的合理分歧的同時保障業務規則符合性。

本發明授權基于多候選仲裁的大模型數據標注方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于多候選仲裁的大模型數據標注方法，其特征在于，包括： 通過共享骨干網絡提取輸入圖像的多級特征圖；其中所述多級特征圖包括空間分辨率依次遞減的第一級特征圖、第二級特征圖和第三級特征圖； 基于所述多級特征圖進行目標檢測，識別所述輸入圖像中的商品實例，確定每個商品實例的實例空間位置； 對于每個商品實例，通過數據標注頭生成k個候選標注；其中，每個候選標注包括候選框、類別和屬性；所述候選框基于所述第一級特征圖生成，并且所述候選框的中心位置約束在所述實例空間位置的預設范圍內；所述類別基于所述第二級特征圖和所述候選框的空間位置生成，所述屬性基于所述第三級特征圖和所述候選框的空間位置生成； 對于每個商品實例，通過價值獎勵頭生成每個候選標注的獎勵值；其中所述獎勵值為幾何獎勵值、語義獎勵值和規則獎勵值的加權融合結果；所述幾何獎勵值基于所述第二級特征圖和所述候選框的空間位置生成，所述語義獎勵值基于所述第三級特征圖、所述候選框的空間位置和所述屬性生成，所述規則獎勵值基于預設的業務規則庫、所述候選框的空間位置和所述屬性生成；以及 對于每個商品實例，從所述k個候選標注中選擇獎勵值最高的候選標注，作為所述商品實例的最終標注； 其中，所述數據標注頭包括第一標注頭、第二標注頭和第三標注頭，并且對于每個商品實例，通過數據標注頭生成k個候選標注的操作，包括： 對于每個商品實例，通過所述第一標注頭，基于所述第一級特征圖生成k個候選框，所述候選框的中心位置約束在所述實例空間位置的預設范圍內； 通過所述第二標注頭，基于所述第二級特征圖和所述k個候選框的空間位置，為每個候選框生成對應的類別，使得每個候選框具有唯一關聯的類別； 通過所述第三標注頭，基于所述第三級特征圖和所述k個候選框的空間位置，為每個候選框生成對應的屬性，使得每個候選框具有唯一關聯的屬性；以及 將每個候選框與其關聯的類別和屬性組合，形成k個候選標注； 所述價值獎勵頭包括第一獎勵頭、第二獎勵頭和第三獎勵頭，并且對于每個商品實例，通過價值獎勵頭生成每個候選標注的獎勵值的操作，包括： 對于每個商品實例，通過所述第一獎勵頭，基于所述第二級特征圖和所述候選框的空間位置，為每個候選框生成對應的幾何獎勵值； 通過所述第二獎勵頭，基于所述第三級特征圖、所述候選框的空間位置和關聯的屬性，為每個候選框生成對應的語義獎勵值； 通過所述第三獎勵頭，基于預設的業務規則庫、所述候選框的空間位置和關聯的屬性，為每個候選框生成對應的規則獎勵值；以及 將每個候選框的幾何獎勵值、語義獎勵值和規則獎勵值進行加權融合，得到每個候選標注的獎勵值。

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