深圳市腾讯计算机系统有限公司;香港中文大学(深圳)朱明丽获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市腾讯计算机系统有限公司;香港中文大学(深圳)申请的专利图像处理模型的训练方法、使用方法、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：CN115115910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210826932.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权图像处理模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质是由朱明丽;陈思宏;吴保元;朱梓豪;陈宸设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像处理模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质，属于人工智能领域。图像处理模型是支持n输入n输出的集成模型，n为大于1的整数，方法包括：获取基础训练集，基础训练集包括n个输入图像和与n个输入图像对应的n个标签信息；将n个输入图像输入图像处理模型，得到n个预测信息和第一混合特征表示；以及，将n个增广图像输入图像处理模型，得到第二混合特征表示；基于n个预测信息和n个标签信息确定预测误差损失；以及，基于第一混合特征表示和第二混合特征表示确定自监督学习损失；基于预测误差损失和自监督学习损失，对图像处理模型的模型参数进行训练。上述方案可以增强图像处理模型的特征提取能力。
本发明授权图像处理模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述图像处理模型是支持n输入n输出的集成模型，n为大于1的整数，所述方法包括： 获取基础训练集，所述基础训练集包括n个输入图像和与所述n个输入图像对应的n个标签信息； 将所述n个输入图像输入所述图像处理模型，得到n个预测信息和第一混合特征表示；以及，将n个增广图像输入所述图像处理模型，得到第二混合特征表示；所述n个增广图像是对所述n个输入图像进行相同的几何变换得到的图像，所述几何变换包括图像旋转、图像翻转中的至少一种； 基于所述n个预测信息和所述n个标签信息确定预测误差损失；以及，以提高所述第一混合特征表示和所述第二混合特征表示之间的相似度为目标，计算自监督学习损失； 基于所述预测误差损失和所述自监督学习损失，对所述图像处理模型的模型参数进行训练。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市腾讯计算机系统有限公司;香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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