北京字跳网络技术有限公司梁汉帮获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种模型的训练方法、图像处理方法、装置、介质及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：CN117217294B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311170395.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种模型的训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备是由梁汉帮;王震;李小成;傅德良;邓伟辉;张墨琪设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型的训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种模型的训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备。其中一种图像处理模型的训练方法包括：获取目标图像，基于预先训练的待迁移处理模型对所述目标图像进行处理，得到第一标签图像；对所述目标图像进行扰动处理，得到扰动图像；对所述扰动图像和所述第一标签图像进行镜像形态处理，得到所述扰动图像对应的样本图像以及所述第一标签图像对应的第二标签图像；基于所述样本图像和所述第二标签图像对待训练的图像处理模型进行训练，得到训练好的图像处理模型。通过对待迁移处理模型的能力迁移的训练方式，降低了样本图像的采集难度以及模型拟合难度，简化了图像处理模型的训练过程。
本发明授权一种模型的训练方法、图像处理方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取目标图像，基于预先训练的待迁移处理模型对所述目标图像进行处理，得到第一标签图像； 对所述目标图像进行扰动处理，得到扰动图像； 对所述扰动图像和所述第一标签图像进行镜像形态处理，得到所述扰动图像对应的样本图像以及所述第一标签图像对应的第二标签图像； 在第一训练阶段，将所述样本图像输入至待训练的图像处理模型中得到第一预测图像，基于所述第一预测图像和所述第二标签图像确定第一损失函数，基于所述第一损失函数和第一学习率调节所述图像处理模型的模型参数，得到中间图像处理模型； 在第二训练阶段，将所述样本图像输入至所述中间图像处理模型中得到第二预测图像，基于所述第二预测图像和所述第二标签图像确定第二损失函数，基于所述第二损失函数和第二学习率调节所述图像处理模型的模型参数，得到训练好的图像处理模型，其中，所述第二学习率小于所述第一学习率。
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