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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利使用机器学习的图像着色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：CN113994384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：201980097497.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权使用机器学习的图像着色是由诺里·卡纳扎瓦设计研发完成，并于2019-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用机器学习的图像着色在说明书摘要公布了：这里描述的实施方式涉及要训练和使用机器学习模型来对描绘人的灰度图像进行着色的方法、系统和计算机可读介质。在一些实施方式中，计算机实现的方法包括接收灰度图像。该方法进一步包括通过提供灰度图像作为对经训练的卷积神经网络CNN的输入，基于灰度图像生成着色图像作为经训练的CNN的输出。在一些实施方式中，经训练的CNN执行部位分割以检测人的一个或多个部位并对灰度图像进行着色。

本发明授权使用机器学习的图像着色在权利要求书中公布了：1.一种训练卷积神经网络以对灰度图像着色的计算机实现的方法，所述方法包括：提供训练数据，所述训练数据包括作为神经网络的输入的多个灰度图像和各自描绘一个或多个人的多个训练彩色图像，所述多个训练彩色图像对应于多个灰度训练图像以及用于每个训练彩色图像中的一个或多个人的部位注释；以及对于每个灰度训练图像，基于所述灰度训练图像和用于所述灰度训练图像中的所述一个或多个人的中间部位注释，从所述卷积神经网络的潜在层获得描述中间着色图像的中间特征向量；以及基于所述灰度训练图像和用于所述灰度训练图像中的所述一个或多个人的部位注释，获得描述着色图像的输出特征向量作为所述卷积神经网络的输出；从像素鉴别器获得感知损失值，其中，所述像素鉴别器通过将所述着色图像与所述多个训练彩色图像中与所述灰度图像对应的所述训练彩色图像进行比较来生成所述感知损失值，其中，所述输出特征向量和所述部位注释被提供作为对所述像素鉴别器的输入；基于由特征鉴别器对是否存在与所述中间着色图像对应的地面实况彩色图像的预测，从所述特征鉴别器获得特征损失值，其中，所述中间特征向量被提供作为对所述特征鉴别器的输入；以及基于所述感知损失值和所述特征损失值来修改所述卷积神经网络的参数。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。