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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請(qǐng)的專利深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114627343B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210249199.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備是由郝鈺瑩;劉毅;吳澤武;賴寶華;陳澤裕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：深度學(xué)習(xí)模型包括第一模型和第二模型，方法包括：將初始樣本圖像輸入第一模型，得到第一處理圖像；利用初始樣本圖像和第一處理圖像，對(duì)第二模型進(jìn)行訓(xùn)練；以及根據(jù)第一模型和經(jīng)訓(xùn)練后的第二模型，確定深度學(xué)習(xí)模型。

本發(fā)明授權(quán)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法，所述深度學(xué)習(xí)模型包括第一模型和第二模型，所述方法包括：將初始樣本圖像輸入第一模型，得到第一處理圖像；利用所述初始樣本圖像和所述第一處理圖像，對(duì)第二模型進(jìn)行訓(xùn)練；以及根據(jù)所述第一模型和經(jīng)訓(xùn)練后的所述第二模型，確定所述深度學(xué)習(xí)模型；其中，所述第一模型是利用圖像模態(tài)為目標(biāo)模態(tài)的樣本圖像集訓(xùn)練得到的；所述根據(jù)所述第一模型和經(jīng)訓(xùn)練后的所述第二模型，確定所述深度學(xué)習(xí)模型包括：響應(yīng)于檢測到所述初始樣本圖像所表征的圖像模態(tài)與所述目標(biāo)模態(tài)不一致，利用所述初始樣本圖像，對(duì)所述第一模型進(jìn)行微調(diào)；以及將經(jīng)微調(diào)后的所述第一模型和經(jīng)訓(xùn)練后的所述第二模型確定為所述深度學(xué)習(xí)模型，其中，對(duì)所述第一模型進(jìn)行微調(diào)所利用的第一學(xué)習(xí)率小于對(duì)所述第二模型進(jìn)行訓(xùn)練所利用的第二學(xué)習(xí)率。

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