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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置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：CN115631399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211313845.7，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及图像处理技术领域，提供了图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置。该训练方法包括：获取第一训练图像和标签信息；对第一训练图像进行分割，确定前景区域和背景区域；改变背景区域中的第一像素信息，得到第二训练图像；改变前景区域中的第二像素信息，得到第三训练图像；将第一训练图像、第二训练图像和第三训练图像输入预设评估模型，得到预测质量分数和特征权重图；特征权重图由预设评估模型中的空间注意力网络确定；基于第二像素信息、预测质量分数、特征权重图和标签信息，对预设评估模型的模型参数进行调整，得到符合预设训练结束条件的图像质量评估模型，该图像质量评估模型可以对目标对象质量进行准确评估。

本发明授权图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像质量评估模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取包含目标对象的第一训练图像和所述第一训练图像对应的标签信息； 对所述第一训练图像进行分割，确定所述目标对象对应的前景区域和背景区域； 改变所述背景区域中的第一像素信息，得到第二训练图像；改变所述前景区域中的第二像素信息，得到第三训练图像； 将所述第一训练图像、所述第二训练图像和所述第三训练图像输入预设评估模型，得到预测质量分数和特征权重图；其中，所述特征权重图由所述预设评估模型中的空间注意力网络确定； 基于所述第二像素信息、所述预测质量分数、所述特征权重图和所述标签信息，对所述预设评估模型的模型参数进行调整，得到符合预设训练结束条件的图像质量评估模型； 所述预测质量分数包括所述第一训练图像对应的第一预测分数、所述第二训练图像对应的第二预测分数和所述第三训练图像对应的第三预测分数；所述得到符合预设训练结束条件的图像质量评估模型的步骤，包括： 基于所述第一预测分数和所述标签信息，确定第一损失；基于所述第二预测分数和所述标签信息，确定第二损失； 基于所述特征权重图，确定所述第二像素信息对应的第一影响系数；基于所述第一影响系数、所述第三预测分数和所述标签信息，确定第三损失； 基于所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失，对所述预设评估模型的模型参数进行调整，得到符合预设训练结束条件的图像质量评估模型。

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