恭喜北京百度网讯科技有限公司干逸显获国家专利权
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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图像模型的训练方法、图像降噪方法、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：CN114937194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210513484.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权图像模型的训练方法、图像降噪方法、装置、设备及介质是由干逸显;王洋;黄英仁;吕中厚;张华正;田伟娟设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像模型的训练方法、图像降噪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像模型的训练方法、图像降噪方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域。具体实现方案为：将对抗样本输入反扰动模型得到样本反扰动图像，并采用所述样本反扰动图像对所述对抗样本进行降噪得到样本降噪图像；分别对所述样本降噪图像和样本原始图像进行特征提取，且根据特征提取结果对所述反扰动模型进行训练。本公开可以提高对对抗样本的防御能力。
本发明授权图像模型的训练方法、图像降噪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像模型的训练方法，包括：将对抗样本输入反扰动模型得到样本反扰动图像，并采用所述样本反扰动图像对所述对抗样本进行降噪得到样本降噪图像；所述样本反扰动图像中包含与对抗样本中的恶意扰动特征相反的反扰动，所述样本降噪图像是利用所述反扰动图像中反扰动对所述对抗样本中恶意扰动抵消后得到的降噪图像；分别对所述样本降噪图像和样本原始图像进行特征提取，且根据特征提取结果对所述反扰动模型进行训练；其中，根据特征提取结果对所述反扰动模型进行训练包括：根据所述特征提取结果构建反扰动模型的损失函数；反向计算反扰动模型中参数对于所述损失函数的梯度，依据所述梯度更新反扰动模型中的待训练参数。
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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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