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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利神经网络训练及类别检测方法、装置、终端、存储介质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：CN116109882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211740680.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权神经网络训练及类别检测方法、装置、终端、存储介质是由江歆霆;敦婧瑜;王亚运设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络训练及类别检测方法、装置、终端、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络训练及类别检测方法、装置、终端、计算机可读存储介质，神经网络训练方法包括：获取包含第一目标的第一样本图像和包含第二目标的第二样本图像；基于神经网络分别对第一样本图像和第二样本图像进行特征提取，得到第一样本图像对应的第一特征数据集和第二样本图像对应的第二特征数据集；将第i个第一特征图与第j个第二特征图进行特征融合得到第一融合特征图，将第j个第一特征图与第i个第二特征图进行特征融合得到第二融合特征图；基于第一融合特征图和第二融合特征图之间的误差对神经网络进行迭代训练。本申请通过多尺度特征进行融合，通过第一融合特征图和第二融合特征图相互蒸馏，避免模型训练出现过拟合。

本发明授权神经网络训练及类别检测方法、装置、终端、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取包含第一目标的第一样本图像和包含第二目标的第二样本图像；所述第一样本图像关联有所述第一目标的第一标注类别，所述第二样本图像关联有所述第二目标的第二标注类别； 基于神经网络分别对所述第一样本图像和所述第二样本图像进行特征提取，得到所述第一样本图像对应的第一特征数据集和所述第二样本图像对应的第二特征数据集；所述第一特征数据集中包括所述神经网络提取的m个尺度不同的第一特征图；所述第二特征数据集中包括所述神经网络提取的m个尺度不同的第二特征图；其中，第n个所述第一特征图与第n个所述第二特征图的尺度相同；n≤m，且n和m均为正整数； 将第i个所述第一特征图与第j个所述第二特征图进行特征融合得到第一融合特征图，将第j个所述第一特征图与第i个所述第二特征图进行特征融合得到第二融合特征图；其中，i≠j，i≤m，j≤m，且i和j取正整数； 基于所述第一融合特征图和所述第二融合特征图之间的误差对所述神经网络进行迭代训练； 其中，所述训练方法还包括： 将所述第一标注类别和所述第二标注类别进行加权求和，得到所述第一融合特征图和所述第二融合特征图对应的生成标签； 通过所述神经网络对所述第一融合特征图进行类别预测得到第一预测类别，对所述第二融合特征图进行类别预测得到第二预测类别； 基于所述第一融合特征图的第一预测类别与所述生成标签之间的误差值、所述第二融合特征图的第二预测类别与所述生成标签之间的误差值迭代训练所述神经网络。

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