恭喜北京百度網訊科技有限公司干逸顯獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜北京百度網訊科技有限公司申請的專利圖像模型的訓練方法、圖像降噪方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114937194B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210513484.4，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權圖像模型的訓練方法、圖像降噪方法、裝置、設備及介質是由干逸顯;王洋;黃英仁;呂中厚;張華正;田偉娟設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本圖像模型的訓練方法、圖像降噪方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種圖像模型的訓練方法、圖像降噪方法、裝置、設備及介質，涉及人工智能領域，尤其涉及計算機視覺和深度學習領域。具體實現方案為：將對抗樣本輸入反擾動模型得到樣本反擾動圖像，并采用所述樣本反擾動圖像對所述對抗樣本進行降噪得到樣本降噪圖像；分別對所述樣本降噪圖像和樣本原始圖像進行特征提取，且根據特征提取結果對所述反擾動模型進行訓練。本公開可以提高對對抗樣本的防御能力。
本發明授權圖像模型的訓練方法、圖像降噪方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像模型的訓練方法，包括：將對抗樣本輸入反擾動模型得到樣本反擾動圖像，并采用所述樣本反擾動圖像對所述對抗樣本進行降噪得到樣本降噪圖像；所述樣本反擾動圖像中包含與對抗樣本中的惡意擾動特征相反的反擾動，所述樣本降噪圖像是利用所述反擾動圖像中反擾動對所述對抗樣本中惡意擾動抵消后得到的降噪圖像；分別對所述樣本降噪圖像和樣本原始圖像進行特征提取，且根據特征提取結果對所述反擾動模型進行訓練；其中，根據特征提取結果對所述反擾動模型進行訓練包括：根據所述特征提取結果構建反擾動模型的損失函數；反向計算反擾動模型中參數對于所述損失函數的梯度，依據所述梯度更新反擾動模型中的待訓練參數。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京百度網訊科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區上地十街10號百度大廈2層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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