腾讯科技(深圳)有限公司蔡德获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质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：CN114332853B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111493324.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由蔡德;韩骁;叶虎;马兆轩;肖凯文设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：采用无标签的局域图像对特征提取网络进行训练；采用无标签的局域图像和带标签的局域图像，对初步训练的特征提取网络进行训练；采用完成训练的特征提取网络从带标签的全局图像中，提取全局图像的深度学习特征；通过全局判读网络根据全局图像的融合特征，得到全局图像对应的全局判读结果，融合特征包括深度学习特征和手工特征；基于全局图像对应的全局判读结果和全局标注结果，对全局判读网络进行训练。本申请提供了一种混合自监督和半监督的从局域到全局的图像判读方法，在提升模型最终的全局判读结果的准确性的同时，还兼顾了可解释性。
本发明授权图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像判读模型的训练方法，其特征在于，所述图像判读模型包括特征提取网络和全局判读网络，所述方法包括： 采用无标签的局域图像对所述特征提取网络进行训练，得到初步训练的特征提取网络； 采用所述无标签的局域图像和带标签的局域图像，对所述初步训练的特征提取网络进行训练，得到完成训练的特征提取网络； 采用所述完成训练的特征提取网络从带标签的全局图像中，提取所述全局图像的深度学习特征； 通过所述全局判读网络根据所述全局图像的融合特征，得到所述全局图像对应的全局判读结果；其中，所述全局图像的融合特征包括：所述全局图像的深度学习特征和所述全局图像的手工特征； 基于所述全局图像对应的全局判读结果和全局标注结果，对所述全局判读网络进行训练，得到完成训练的全局判读网络；其中，完成训练的图像判读模型包括所述完成训练的特征提取网络和所述完成训练的全局判读网络。
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