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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备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：CN116664979B 。

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：202310654313.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备是由盛典;林垠;殷兵设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备，方法包括：采用已标注的第一训练图像对构建的目标检测模型进行训练，得到第一目标检测模型，利用第一目标检测模型获取第一训练图像中已标注目标对应的目标特征，利用第一目标检测模型并辅以已标注目标对应的目标特征，生成未标注的第二训练图像的伪标签，在此基础上，采用已标注的训练图像和具有伪标签的训练图像训练得到最终的目标检测模型，进而，利用训练得到的目标检测模型对待检测图像进行目标检测。本发明针对未标注的训练图像可生成准确的伪标签，在此基础上可训练得到性能较佳的目标检测模型，进而，利用该模型对待检测图像进行目标检测，可获得较好的检测效果。

本发明授权伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种伪标签生成方法，其特征在于，包括： 采用已标注的第一训练图像，对构建的目标检测模型进行训练，得到第一目标检测模型； 利用所述第一目标检测模型，获取所述第一训练图像中已标注目标对应的目标特征，得到若干已知目标分别对应的目标特征； 利用所述第一目标检测模型，并辅以所述若干已知目标分别对应的目标特征，生成未标注的第二训练图像的伪标签，具有伪标签的第二训练图像用于训练所述构建的目标检测模型或者所述第一目标检测模型； 其中，所述利用所述第一目标检测模型，获取所述第一训练图像中已标注目标对应的目标特征，包括： 基于所述第一目标检测模型，获取所述第一训练图像的N个候选目标特征，并将每个所述候选目标特征转换为候选目标检测结果，得到N个候选目标检测结果，N为大于1的整数； 根据所述N个候选目标特征，以及所述N个候选目标检测结果中与所述第一训练图像的标注信息匹配的候选目标检测结果，确定所述第一训练图像中已标注目标对应的目标特征； 其中，所述利用所述第一目标检测模型，并辅以所述若干已知目标分别对应的目标特征，生成未标注的第二训练图像的伪标签，包括： 将同一类型的各已标注目标分别对应的目标特征划分为一组，得到若干个目标特征组； 利用所述第一目标检测模型，并辅以所述若干个目标特征组，对所述第二训练图像进行目标检测，得到所述第二训练图像的若干候选目标检测结果； 根据所述第二训练图像的若干候选目标检测结果，确定所述第二训练图像的伪标签。

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