多任务目标检测模型的训练方法与多任务目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310542881.9

申请日：

2023-05-11

公开(公告)号：

CN116543262B

公开(公告)日：

2025-11-25

发明(设计)人：

李林超权家新周凯温婷

申请人：

浙江啄云智能科技有限公司

申请人地址：

310000 浙江省杭州市滨江区浦沿街道六和路中控大厦E座9楼

IPC主分类号：

G06V10/774

IPC分类号：

G06V10/766 G06N20/20

代理机构：

北京康信知识产权代理有限责任公司 11240

代理人：

汪凡

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省杭州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-11-25	授权	授权

共 50 条

[1]

训练多任务目标检测模型、多任务目标检测的方法及系统 [P].

郑文勇 ;

叶佳全 ;

陈添水 .

中国专利 :CN111222454A ,2020-06-02

[2]

多任务目标检测模型的训练方法、设备及存储介质 [P].

强勇 ;

张杨 ;

殷俊 ;

朱树磊 .

中国专利 :CN117975112A ,2024-05-03

[3]

多任务融合检测模型的训练方法、多任务检测方法和装置 [P].

李晓帆 ;

万吉 .

中国专利 :CN118643338A ,2024-09-13

[4]

基于多任务AI大模型的目标检测方法、模型训练方法 [P].

姬东飞 ;

杜雨亭 ;

陆勤 ;

龚建 .

中国专利 :CN117611795A ,2024-02-27

[5]

利用多任务目标检测模型执行目标检测的方法和系统 [P].

黄缨宁 ;

于金彪 .

中国专利 :CN109344806B ,2019-02-15

[6]

基于多任务模型的目标检测方法 [P].

吴志桓 ;

李长旭 ;

朱勇建 ;

周沧涛 ;

吴诗童 ;

李孝本 ;

蔡博荣 ;

林晓霓 ;

李亚琦 .

中国专利 :CN120318761A ,2025-07-15

[7]

多任务学习深度网络的训练方法及目标检测方法、装置 [P].

陆强 .

中国专利 :CN115359334A ,2022-11-18

[8]

目标检测模型的训练方法、装置与目标检测方法 [P].

王威 ;

李林超 ;

何林阳 ;

周凯 ;

张腾飞 .

中国专利 :CN115131655B ,2022-09-30

[9]

多任务学习深度网络模型的训练及目标检测方法、装置 [P].

杨喜鹏 ;

谭啸 ;

孙昊 .

中国专利 :CN113591573A ,2021-11-02

[10]

目标检测模型训练方法、目标检测方法及装置 [P].

李剑 ;

张斌 ;

罗泽坤 ;

王亚彪 ;

汪铖杰 ;

李季檩 ;

黄飞跃 .

中国专利 :CN111626350B ,2020-09-04

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