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龙图腾网恭喜腾讯科技(北京)有限公司申请的专利图像处理模型训练方法、处理方法、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：CN113569895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202110194324.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权图像处理模型训练方法、处理方法、装置、设备及介质是由郭卉设计研发完成，并于2021-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理模型训练方法、处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像处理模型训练方法、处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及机器学习技术领域，用于提高图像处理模型输出类别的准确性。该图像处理模型训练方法在训练图像处理模型时，训练该图像处理模型中的特征提取模块学习用于输出至少三种不同粒度级别下对应类别所需的特征，使得特征提取模块具有学习至少三种不同粒度级别下的类别所需的特征的能力，这样使得该图像处理模型后续在输出图像在任一粒度级别下的类别时，输出结果均是基于至少三种不同粒度级别下的类别输出所需的特征获得的，且输出结果受限于至少三种不同粒度级别之间的粒度层级关系，提高了图像处理模型对应的输出结果的准确性。

本发明授权图像处理模型训练方法、处理方法、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训练方法，其特征在于，包括：基于样本图像集合，对待训练的图像处理模型进行迭代训练，直到满足第一收敛条件为止，其中，在一次迭代训练过程中，执行以下操作：将所述样本图像集合中第一样本图像输入所述图像处理模型中的特征提取模块，获得所述第一样本图像对应的第一样本特征，所述特征提取模块包括预训练后的第一特征提取子模块和第二特征提取子模块；将所述第一样本特征输入所述图像处理模型中的类别识别模块，获得所述第一样本图像分别在至少三个聚类粒度下各自对应的预测类别，其中，所述至少三个聚类粒度包括至少三个不同粒度级别的聚类粒度；基于获得的各个预测类别和所述第一样本图像分别在所述至少三个聚类粒度下各自对应的真实类别，确定训练损失值，并基于所述训练损失值调整所述特征提取模块和所述类别识别模块的参数，其中，所述训练损失值用于表示所述获得的各个预测类别与对应的真实类别之间的误差；其中，所述将所述样本图像集合中第一样本图像输入所述图像处理模型中的特征提取模块，获得所述第一样本图像对应的第一样本特征，包括：将所述第一样本图像输入所述第一特征提取子模块，获得所述第一样本图像的底层特征，其中，所述底层特征用于描述所述第一样本图像在视觉层上呈现的特征，以及将所述底层特征输入所述第二特征提取子模块，获得所述第一样本图像的高层抽象特征，其中，所述高层抽象特征用于描述所述第一样本图像在概念层上呈现的特征；所述基于所述训练损失值调整所述特征提取模块的参数，包括：基于所述训练损失值，调整所述第二特征提取子模块的参数。

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