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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法及相关装置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：CN113743340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202111055263.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法及相关装置是由罗壮;张雪;张海强;李成军设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法及相关装置。该方法包括：获取第一计算机视觉网络模型；将第一计算机视觉网络模型改造为第二计算机视觉网络模型；第一计算机视觉网络模型与第二计算机视觉网络模型处理不同的视觉任务；将预设参数向量引入至第二计算机视觉网络模型的主干网络；训练引入有预设参数向量的第二计算机视觉网络模型，得到训练完成后的第二计算机视觉网络模型；提取训练完成后的第二计算机视觉网络模型中的预设参数向量，得到隐式知识参数向量；将隐式知识参数向量引入至第一计算机视觉网络模型的主干网络，得到第三计算机视觉网络模型。本申请提供的方案，能够提升模型的判别能力，提升检测精度。

本发明授权用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶的计算机视觉网络模型优化方法，其特征在于，包括：获取第一计算机视觉网络模型；将所述第一计算机视觉网络模型改造为第二计算机视觉网络模型；其中，所述第一计算机视觉网络模型与所述第二计算机视觉网络模型处理不同的视觉任务；将预设参数向量引入至所述第二计算机视觉网络模型的主干网络；训练引入有所述预设参数向量的所述第二计算机视觉网络模型，得到训练完成后的所述第二计算机视觉网络模型；提取训练完成后的所述第二计算机视觉网络模型中的所述预设参数向量，得到隐式知识参数向量；将所述隐式知识参数向量引入至所述第一计算机视觉网络模型的主干网络，得到第三计算机视觉网络模型；所述将所述第一计算机视觉网络模型改造为第二计算机视觉网络模型，包括：将所述第一计算机视觉网络模型的预测层的结构进行改造，得到第二计算机视觉网络模型；所述第一计算机视觉网络模型的主干网络中引入所述隐式知识参数向量的位置与所述第二计算机视觉网络模型的主干网络中引入所述预设参数向量的位置相同；所述将预设参数向量引入至所述第二计算机视觉网络模型的主干网络，包括：将预设参数向量的每一维相加到所述第二计算机视觉网络模型的主干网络中预设位置部分的特征图的对应通道的每一个元素上；其中，所述预设参数向量为一维参数向量，所述第一计算机视觉网络模型的主干网络中引入所述预设参数向量的预设位置部分的特征图的通道数与所述预设参数向量的长度相同；所述第一计算机视觉网络模型包括目标检测模型；所述第二计算机视觉网络模型包括语义分割模型。

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