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龍圖騰網恭喜百果園技術(新加坡)有限公司申請的專利模型訓練方法、違規直播識別方法、裝置、設備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：CN114022800B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202111135962.4，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權模型訓練方法、違規直播識別方法、裝置、設備及存儲介質是由李益永;陳德健;項偉設計研發完成，并于2021-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、違規直播識別方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種模型訓練方法、違規直播識別方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：將包含多個正樣本的正樣本集、和包含多個負樣本的第一負樣本集輸入至模型，訓練所述模型的第一分支，其中，所述第一分支用于區分正樣本與負樣本；判斷所述第一分支輸出的區分結果是否為真，以將所述第一分支輸出的所述區分結果劃分為TP樣本集、TN樣本集、FP樣本集和FN樣本集；固定所述第一分支的網絡結構和參數；將所述正樣本集、與所述第一分支輸出的所述區分結果中的所述FP樣本集作為第二負樣本集輸入至所述模型，訓練所述模型的第二分支；其中，所述第二分支用于區分正樣本與FP樣本。利用本發明的模型訓練方法或違規直播識別方法，能夠提高模型識別效果。

本發明授權模型訓練方法、違規直播識別方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：將包含多個正樣本的正樣本集、和包含多個負樣本的第一負樣本集輸入至模型，訓練所述模型的第一分支，其中，所述第一分支用于區分正樣本與負樣本，所述第一分支包含多個卷積塊；判斷所述第一分支輸出的區分結果是否為真，以將所述第一分支輸出的所述區分結果劃分為TP樣本集、TN樣本集、FP樣本集和FN樣本集；固定所述第一分支的網絡結構和參數；將所述正樣本集、與所述第一分支輸出的所述區分結果中的所述FP樣本集作為第二負樣本集輸入至所述模型，訓練所述模型的第二分支；其中，所述第二分支用于區分正樣本與FP樣本；其中，在進行所述固定所述第一分支的網絡結構和參數之后且在所述訓練所述模型的第二分支之前，所述方法還包括：從所述第一分支所包含的多個卷積塊中確定用于與所述第二分支共享的卷積塊；其中，所述正樣本、所述負樣本和所述FP樣本為媒體圖片樣本。

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