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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司;江苏云天励飞技术有限公司申请的专利优化训练方法、图像处理方法、装置、设备及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：CN119810883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411814859.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权优化训练方法、图像处理方法、装置、设备及介质是由吴鹏;魏新明;肖嵘设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本优化训练方法、图像处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，尤其涉及一种优化训练方法、图像处理方法、装置、设备及介质。该方法通过预设模型中的人脸识别子模型和属性分类子模型，分别对每个第一图像进行相应地处理，在N次迭代中均根据对应的处理结果对相应地模型进行训练，以N次迭代训练后的每个子模型的参数计算一个全局参数，以替换所有子模型的参数，通过循环训练得到训练好的人脸识别子模型和训练好的属性分类子模型，两个子模型在迭代过程中同时处理的为同一幅图像并进行独立训练，再通过最终的全局参数更新，使得最终的模型既能够保留人脸识别的性能，又能够保留属性分类的性能，最终模型能够学习到其他任务的特征使得整体性能提高。

本发明授权优化训练方法、图像处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种优化训练方法，其特征在于，包括： 获取训练用第一图像构成的训练集，所述训练集中还包括每个所述第一图像对应属性分类的分类标注； 在一次迭代中，通过预设模型中的人脸识别子模型，对每个所述第一图像进行人脸识别，得到对应目标识别结果，通过所述预设模型中的属性分类子模型，对每个所述第一图像进行属性分类，得到对应的目标分类结果； 根据每个所述第一图像对应的目标识别结果，对所述人脸识别子模型的参数进行更新，根据每个所述第一图像对应的目标分类结果与对应的分类标注，对所述属性分类子模型的参数进行更新； 在循环N次迭代后，获取所述人脸识别子模型的第一参数和所述属性分类子模型的第二参数，根据所述第一参数和所述第二参数，对当前全局参数进行更新，得到更新全局参数，N为大于零的整数； 使用所述更新全局参数替换所述人脸识别子模型的第一参数和所述属性分类子模型的第二参数，返回执行所述在一次迭代中，通过预设模型中的人脸识别子模型，对每个所述第一图像进行人脸识别，得到对应目标识别结果，直至满足预设条件后，得到训练好的人脸识别子模型和训练好的属性分类子模型； 所述根据所述第一参数和所述第二参数，对当前全局参数进行更新，得到更新全局参数，包括： 对所述第一参数和所述第二参数进行加权求平均，得到加权平均参数； 对所述加权平均参数和所述当前全局参数进行加权求平均，得到更新全局参数； 所述对所述第一参数和所述第二参数进行加权求平均，得到加权平均参数，包括： 获取得到所述第一参数时所述人脸识别子模型的第一损失值，以及得到所述第二参数时所述属性分类子模型的第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值，确定所述第一参数对应的第一权值，以及所述第二参数对应的第二权值； 将所述第一权值与所述第一参数相乘，得到第一相乘结果，将所述第二权值与所述第二参数相乘，得到第二相乘结果； 对所述第一相乘结果与所述第二相乘结果取平均，得到加权平均参数。

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