北京百度网讯科技有限公司沈智勇获国家专利权
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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深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置和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：CN116758373B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310722402.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置和设备是由沈智勇;赵一麟;陆勤;龚建设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉技术，可应用在智慧城市场景下。具体实现方案为：从用于一个批次训练的多个原始图像中的每个原始图像中确定包含目标对象的至少一个图像块，得到图像块集合；针对每个原始图像，根据图像块集合生成原始图像的增强图像；针对每个原始图像，根据深度学习模型针对原始图像的输出结果，对原始图像添加干扰，得到原始图像的对抗图像；以及使用多个原始图像各自的增强图像和对抗图像，对深度学习模型进行训练，得到经训练的深度学习模型。本公开还提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。
本发明授权深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，包括： 从用于一个批次训练的多个原始图像中的每个原始图像中确定包含目标对象的至少一个图像块，得到图像块集合； 针对每个原始图像，根据所述图像块集合生成所述原始图像的增强图像； 针对每个原始图像，根据深度学习模型针对所述原始图像的输出结果，对所述原始图像添加干扰，得到所述原始图像的对抗图像；以及 使用所述多个原始图像各自的增强图像和对抗图像，对所述深度学习模型进行训练，得到经训练的深度学习模型； 其中，所述针对每个原始图像，根据深度学习模型针对所述原始图像的输出结果，对所述原始图像添加干扰，得到所述原始图像的对抗图像包括：针对每个原始图像， 根据所述深度学习模型针对所述原始图像的输出结果，确定所述原始图像的损失； 根据所述损失，确定与所述原始图像对应的梯度信息；以及 根据所述梯度信息在所述原始图像中添加干扰，得到所述对抗图像。
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