恭喜北京百度网讯科技有限公司郝钰莹获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备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：CN114627343B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210249199.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备是由郝钰莹;刘毅;吴泽武;赖宝华;陈泽裕设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：深度学习模型包括第一模型和第二模型，方法包括：将初始样本图像输入第一模型，得到第一处理图像；利用初始样本图像和第一处理图像，对第二模型进行训练；以及根据第一模型和经训练后的第二模型，确定深度学习模型。
本发明授权深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，所述深度学习模型包括第一模型和第二模型，所述方法包括：将初始样本图像输入第一模型，得到第一处理图像；利用所述初始样本图像和所述第一处理图像，对第二模型进行训练；以及根据所述第一模型和经训练后的所述第二模型，确定所述深度学习模型；其中，所述第一模型是利用图像模态为目标模态的样本图像集训练得到的；所述根据所述第一模型和经训练后的所述第二模型，确定所述深度学习模型包括：响应于检测到所述初始样本图像所表征的图像模态与所述目标模态不一致，利用所述初始样本图像，对所述第一模型进行微调；以及将经微调后的所述第一模型和经训练后的所述第二模型确定为所述深度学习模型，其中，对所述第一模型进行微调所利用的第一学习率小于对所述第二模型进行训练所利用的第二学习率。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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