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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像增强及模型训练方法、装置、设备、介质和产品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：CN119671870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411578195.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像增强及模型训练方法、装置、设备、介质和产品是由向峻宏设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强及模型训练方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像增强及模型训练方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、深度学习等技术领域。图像增强方法包括：对原始图像进行特征提取，以获得初始特征图；基于基础块，对所述初始特征图进行处理，以获得目标特征图；基于所述目标特征图，获取目标图像；其中，所述基础块包括：注意力网络和前馈网络，且所述注意力网络是基于注意力层和卷积层构成的残差网络，所述前馈网络是基于门控单元构成的残差网络。

本发明授权图像增强及模型训练方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种图像增强方法，包括： 对原始图像进行特征提取，以获得初始特征图； 基于基础块，对所述初始特征图进行处理，以获得目标特征图； 基于所述目标特征图，获取目标图像； 其中，所述基础块包括：注意力网络和前馈网络，且所述注意力网络是基于注意力层和卷积层构成的残差网络，所述前馈网络是基于门控单元构成的残差网络； 所述基础块在功能上分为编码功能和解码功能，相应地，所述基础块分为编码块和解码块； 所述基于基础块，对所述初始特征图进行处理，以获得目标特征图，包括： 基于所述编码块，对所述初始特征图进行编码，以获得中间特征图； 基于所述解码块，对所述中间特征图进行解码，以获得所述目标特征图； 所述注意力层是通道注意力层，所述注意力网络的输入特征图分别经过所述通道注意力层和所述卷积层的处理后，将所述通道注意力层输出的特征图与所述卷积层输出的特征图进行相加后，得到所述注意力网络的输出特征图，所述输出特征图作为所述前馈网络的输入特征图输入至所述前馈网络中； 所述卷积层包括：依次连接的普通卷积层、深度可分离卷积层和普通卷积层； 所述前馈网络的快捷路径是直接路径；所述前馈网络的残差路径包括：依次连接的深度可分离卷积层、门控单元和普通卷积层，所述门控单元是简化门控注意力单元，所述简化门控注意力单元的输入特征图沿着通道方向被分为两个特征图，一个特征图经过激活函数得到激活后的特征图，再与另一个特征图进行逐元素相乘后，得到所述简化门控注意力单元的输出特征图。

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