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龙图腾网获悉同方威视技术股份有限公司申请的专利图像分解模型的训练方法、装置以及图像分解方法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：CN117496174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210874253.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权图像分解模型的训练方法、装置以及图像分解方法是由张丽;孙运达;胡峥;傅罡;李强设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分解模型的训练方法、装置以及图像分解方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分解模型的训练方法、装置以及图像分解方法，可以应用于图像处理技术领域。该图像分解模型的训练方法包括：获取训练集，将第一训练图像输入第一对抗神经网络，将第二训练图像输入第二对抗神经网络，确定第一损失函数值；将第三训练图像分别输入第一对抗神经网络和第二对抗神经网络，确定第二损失函数值；针对获取的融合图像与第三训练图像的比较结果，确定第三损失函数值，融合图像是根据第一对抗神经网络和第二对抗神经网络的生成图像进行融合生成的；根据第一损失函数值、第二损失函数值以及第三损失函数值调整图像分解模型的参数，直至满足训练终止条件，第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数满足预设权重关系。

本发明授权图像分解模型的训练方法、装置以及图像分解方法在权利要求书中公布了：1.一种图像分解模型的训练方法，其中，所述图像分解模型包括： 第一对抗神经网络、第二对抗神经网络，所述第一对抗神经网络包括第一生成网络和第一判别网络，所述第二对抗神经网络包括第二生成网络和第二判别网络； 所述训练方法包括： 获取训练集，所述训练集包括第一训练图像、第二训练图像和第三训练图像，所述第三训练图像是根据所述第一训练图像和所述第二训练图像融合生成的； 将所述第一训练图像输入所述第一对抗神经网络，将所述第二训练图像输入所述第二对抗神经网络，分别确定所述第一对抗神经网络和所述第二对抗神经网络的第一损失函数值； 将所述第三训练图像分别输入所述第一对抗神经网络和第二对抗神经网络，分别确定所述第一对抗神经网络和第二对抗神经网络的第二损失函数值； 针对获取的融合图像与第三训练图像的比较结果，确定第三损失函数值，所述融合图像是根据所述第一对抗神经网络和所述第二对抗神经网络的生成图像进行融合生成的；以及 根据所述第一损失函数值、第二损失函数值以及第三损失函数值中的至少一者，以反向传播方式调整所述图像分解模型的参数，直至满足预设训练终止条件， 其中，所述第一损失函数值是基于第一损失函数计算得到的，所述第二损失函数值是基于第二损失函数计算的得到的，所述第三损失函数值是基于第三损失函数计算的得到的， 所述第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数满足预设权重关系。

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