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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;香港中文大学(深圳)申请的专利一种模型训练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：CN117274728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210743199.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种模型训练方法及相关装置是由张瑞茂;王炯;杨杰;王超群;王君乐;荆彦青设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种人工智能领域的模型训练方法及相关装置，该方法通过对图像分割模型处理训练图像时生成的解码特征进行语义映射处理，得到实例类别特征，进而挖掘不同的训练图像各自对应的实例类别特征之间的语义转换关系，并据此对与实例类别特征的语义空间对应的实例域感知查询进行语义空间转换处理；由于语义空间转换处理前后的实例域感知查询应当具有语义一致性，因此，可以根据转换前后的实例域感知查询之间的差异，构建用于训练图像分割模型的目标损失值，并基于目标损失值训练图像分割模型。通过上述方式训练得到的图像分割模型，在所使用的各训练样本集上均能取得较好的分割效果。

本发明授权一种模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取分别来自多个训练样本集的多个训练图像，获取所述多个训练样本集各自对应的域感知查询；所述域感知查询与其对应的训练样本集的标注体系的语义空间相对应； 通过图像分割模型中的编码器，对所述多个训练图像分别进行编码处理，得到所述多个训练图像各自的编码特征；通过所述图像分割模型中的解码器，对所述多个训练图像各自的编码特征分别进行解码处理，得到所述多个训练图像各自的解码特征； 针对每个所述训练图像，根据所述训练图像的解码特征进行语义映射，得到所述训练图像对应的实例类别特征；根据所述训练图像所属的训练样本集对应的域感知查询和所述实例类别特征，确定所述训练图像对应的实例域感知查询；所述实例域感知查询与所述实例类别特征的语义空间相对应； 确定所述多个训练图像各自对应的实例类别特征之间的语义转换关系；基于所述语义转换关系，对所述训练图像对应的实例域感知查询进行语义空间转换处理，根据转换后和转换前的实例域感知查询确定目标损失值； 基于所述目标损失值，训练所述图像分割模型。

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