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龙图腾网获悉上海玄戒技术有限公司申请的专利图像分割模型的训练方法、装置、电子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：CN118053056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410384872.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及介质是由韩炳男;黄渊;褚福辰;尹玄武设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及介质，其中，该方法包括：获取图像集合以及初始的图像分割模型；图像集合包括，原始图像以及原始图像的真值图像；真值图像，指示原始图像中各个像素点的对象类别；对原始图像中的目标区域进行模糊处理，得到原始图像对应的模糊后图像；根据各个模糊后图像，以及模糊后图像对应的原始图像的真值图像，构建训练数据；采用训练数据，对初始的图像分割模型进行训练处理；其中，通过对原始图像中目标区域的模糊处理，获取模糊后图像；进而构建训练数据；避免基于连续多帧图像以及对应的标注数据确定训练数据，从而降低图像分割模型的训练成本，提高图像分割模型的训练效率。

本发明授权图像分割模型的训练方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像集合以及初始的图像分割模型；所述图像集合包括，原始图像以及所述原始图像的真值图像；所述真值图像，指示所述原始图像中各个像素点的对象类别； 对所述原始图像中的目标区域进行模糊处理，得到所述原始图像对应的模糊后图像； 根据各个模糊后图像，以及所述模糊后图像对应的原始图像的真值图像，构建训练数据； 采用所述训练数据，对所述初始的图像分割模型进行训练处理； 所述采用所述训练数据，对所述初始的图像分割模型进行训练处理，包括：将所述模糊后图像输入所述图像分割模型，获取所述图像分割模型输出的预测值图像；所述预测值图像，指示所述模糊后图像中各个像素点的预测对象类别；根据所述预测值图像、所述模糊后图像对应的原始图像的真值图像、以及所述图像分割模型的损失函数，确定所述损失函数的数值；根据所述损失函数的数值，对所述图像分割模型进行参数调整处理，实现训练。

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