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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大華技術(shù)股份有限公司申請的專利圖像挑選模型的訓(xùn)練方法、目標(biāo)圖像挑選方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116152704B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211718471.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)圖像挑選模型的訓(xùn)練方法、目標(biāo)圖像挑選方法及裝置是由羅彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像挑選模型的訓(xùn)練方法、目標(biāo)圖像挑選方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像挑選模型的訓(xùn)練方法、目標(biāo)圖像挑選方法及裝置，該方法包括：獲取圖像序列對應(yīng)的初始圖像；將所述圖像序列和所述初始圖像輸入圖像挑選模型，獲得目標(biāo)圖像；其中，所述目標(biāo)圖像為所述圖像序列中與所述初始圖像相隔預(yù)設(shè)步長閾值內(nèi)的圖像；基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像，獲得訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值；其中，所述訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值與多個(gè)獎(jiǎng)懲評價(jià)維度相關(guān)；基于所述訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值，確定所述圖像挑選模型的損失值；利用所述損失值調(diào)整所述圖像挑選模型的參數(shù)，直至滿足預(yù)設(shè)收斂條件，獲得訓(xùn)練后的所述圖像挑選模型。通過上述方式，本申請能夠提高關(guān)鍵幀挑選的效率。

本發(fā)明授權(quán)圖像挑選模型的訓(xùn)練方法、目標(biāo)圖像挑選方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像挑選模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取圖像序列對應(yīng)的初始圖像；將所述圖像序列和所述初始圖像輸入圖像挑選模型，獲得目標(biāo)圖像；其中，所述目標(biāo)圖像為所述圖像序列中與所述初始圖像相隔預(yù)設(shè)步長閾值內(nèi)的圖像；基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像，獲得訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值；其中，所述訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值與多個(gè)獎(jiǎng)懲評價(jià)維度相關(guān)；基于所述訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值，確定所述圖像挑選模型的損失值；利用所述損失值調(diào)整所述圖像挑選模型的參數(shù)，直至滿足預(yù)設(shè)收斂條件，獲得訓(xùn)練后的所述圖像挑選模型；所述多個(gè)獎(jiǎng)懲評價(jià)維度至少包括圖像類別、識別目標(biāo)數(shù)量以及語義分割信息；所述基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像，獲得訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值，包括：基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的圖像類別信息，確定所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的第一得分；基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的識別目標(biāo)數(shù)量，確定所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的第二得分；基于所述初始圖像和所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的語義分割信息，確定所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的第三得分；基于所述第一得分、所述第二得分和所述第三得分中的至少兩者，獲得所述訓(xùn)練獎(jiǎng)懲值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大華技術(shù)股份有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區(qū)濱安路1187號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。