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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种机器学习模型训练方法、图像处理方法和电子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：CN117274713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311320829.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种机器学习模型训练方法、图像处理方法和电子设备是由胡宇;徐勇;王伟家;刘亚博;王京华设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习模型训练方法、图像处理方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种机器学习模型训练方法、图像的处理方法、机器学习模型的训练装置、图像的处理装置、电子设备和非易失性计算机可读存储介质。本申请实施例提供的技术方案中，通过在对主干网络进行训练过程中引入关于背景区域分割的目标背景区分模块，使训练后的模型能够学习如何识别背景与目标区域，并将两者尽可能分开，提高了模型在图像处理过程中对于目标轮廓提取的精度。能够获得更清晰的缺陷形态以及更准确的定位结果。

本发明授权一种机器学习模型训练方法、图像处理方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型训练方法，其特征在于，所述机器学习模型包括主干分类网络和目标背景区分模块，所述训练方法包括： 根据目标训练轮次训练所述主干分类网络，得到初始主干分类网络，所述主干分类网络为基于全局注意力模块的网络结构； 并根据所述初始主干分类网络提取样本图像的语义特征图，所述样本图像包含真实类别标签；包括：利用所述主干分类网络的全局注意力模块，确定第一样本图像的语义特征图；根据所述语义特征图，利用所述主干分类网络的全局平均池化层，对所述样本图像进行分类； 利用所述目标背景区分模块对所述语义特征图进行分割，根据分割结果确定分割损失函数；包括：对所述语义特征图进行方差处理，得到第一类激活图和第二类激活图，所述第一类激活图为关于所述语义特征图的目标区域估计，所述第二类激活图为关于所述语义特征图的背景区域估计；对真实类别对应的特征图中的像素进行权重赋值得到真实特征图； 根据所述分割损失函数，训练所述初始主干分类网络，直至所述初始主干分类网络呈收敛状态；包括：根据所述真实特征图和所述第一类激活图和所述第二类激活图得到目标背景区分损失函数； 所述方法还包括：利用所述主干分类网络对第一样本图像进行分类，根据分类结果确定分类损失函数；并根据所述分类损失函数，基于目标训练轮次训练所述主干分类网络为初始主干分类网络；所述训练所述初始主干分类网络，包括：根据所述分类损失函数和所述分割损失函数，训练所述初始主干分类网络。

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