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申请/专利权人：阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要：本说明书实施例提供图像处理模型的训练方法、图像处理方法，其中图像处理模型的训练方法包括：获取多个样本增强图像和样本目标图像，样本图像包括样本标注信息；将样本增强图像和样本目标图像输入至初始图像处理模型，获得初始图像处理模型输出的预测标注，初始图像处理模型包括增强图像处理子模型和目标图像处理子模型，增强图像处理子模型基于样本增强图像输出第一预测标注信息，目标图像处理子模型基于样本目标图像输出第二预测标注信息；根据样本标注信息和预测标注信息计算模型损失值；根据模型损失值调整模型参数获得参考图像处理模型；基于目标图像处理子模型生成图像处理模型。通过本方法，提高了图像处理模型在目标图像处理上的性能。
主权项：1.一种图像处理模型的训练方法，包括：获取多个训练样本对，其中，训练样本对包括样本增强图像和样本目标图像，样本增强图像包括针对目标检测区域的第一样本标注信息，样本目标图像包括针对所述目标检测区域的第二样本标注信息；将样本增强图像和所述样本目标图像输入至初始图像处理模型，获得所述初始图像处理模型输出的第一预测标注信息、第二预测标注信息和差异损失值，其中，所述初始图像处理模型包括增强图像处理子模型和目标图像处理子模型，增强图像处理子模型基于样本增强图像输出第一预测标注信息，目标图像处理子模型基于样本目标图像输出第二预测标注信息，所述差异损失值基于所述第一预测标注信息和所述第二预测标注信息确定；根据所述第一样本标注信息、所述第二样本标注信息和所述第一预测标注信息、第二预测标注信息计算模型损失值；根据所述模型损失值和所述差异损失值调整所述初始图像处理模型的模型参数，并继续训练所述初始图像处理模型直至达到模型训练停止条件，获得参考图像处理模型；基于所述参考图像处理模型中的目标图像处理子模型，生成图像处理模型。
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百度查询： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 图像处理模型的训练方法、图像处理方法
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