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龍圖騰網獲悉北京達佳互聯信息技術有限公司申請的專利圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲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：CN115578587B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211243002.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由申世偉;王博瀚;楊光;韋振國;李家宏設計研發完成，并于2022-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開是關于一種圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：將待訓練圖像樣本對應增廣待訓練圖像樣本進行特征提取；根據提取的特征向量進行損失處理，得到每個待訓練圖像樣本對應的第一、第二增廣待訓練圖像樣本對應的第一分類損失、第二分類損失，以及第一、第二增廣待訓練圖像樣本對應的比對損失；根據第一分類損失、第二分類損失以及對比損失，確定每個待訓練圖像樣本所屬樣本類型；基于課程學習算法，將待訓練圖像樣本，按照所屬樣本類型從簡單、中等困難到困難的順序，對初始圖像分類模型進行迭代訓練得到目標圖像分類模型。本公開能夠解決圖像處理模型受噪聲樣本影響訓練效果的問題。

本發明授權圖像處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像處理模型的訓練方法，其特征在于，包括： 對待訓練圖像樣本集合中每個待訓練圖像樣本進行兩次不同形式的數據增廣，得到增廣待訓練圖像樣本；所述增廣待訓練圖像樣本包括第一增廣待訓練圖像樣本和第二增廣待訓練圖像樣本； 將所述增廣待訓練圖像樣本進行特征提取，獲取每個增廣待訓練圖像樣本對應的特征向量； 根據第一損失函數和所述增廣待訓練圖像樣本對應的特征向量計算損失值，得到每個待訓練圖像樣本的所述第一增廣待訓練圖像樣本對應的第一分類損失、所述第二增廣待訓練圖像樣本對應的第二分類損失，以及所述第一增廣待訓練圖像樣本和所述第二增廣待訓練圖像樣本對應的比對損失； 響應于所述比對損失小于第一對比損失閾值，并且所述第一分類損失和所述第二分類損失均小于第一分類損失閾值，則確定所述待訓練圖像樣本為第一簡單樣本，所述第一簡單樣本表征標注正確并且被識別的概率大于第一識別閾值的圖像樣本； 響應于所述比對損失小于第一對比損失閾值，并且所述第一分類損失和所述第二分類損失均大于第二分類損失閾值，則確定所述待訓練圖像樣本為第二簡單樣本，所述第二簡單樣本表征標注錯誤但被識別的概率大于所述第一識別閾值的圖像樣本； 響應于所述比對損失大于第二對比損失閾值，并且所第一分類損失和所述第二分類損失中存在大于第二分類損失閾值的分類損失，也存在小于所述第一分類損失閾值的分類損失，則確定所述待訓練圖像樣本為中等困難樣本，所述第二分類損失閾值大于所述第一分類損失，所述中等困難樣本表征被識別的概率大于第二識別閾值并且小于所述第一識別閾值的圖像樣本； 響應于所述比對損失大于第二對比損失閾值，并且所第一分類損失和所述第二分類損失均大于第二分類損失閾值，則確定所述待訓練圖像樣本為困難樣本，所述困難樣本表征被識別的概率小于第二識別閾值的圖像樣本； 基于課程學習算法，將所述待訓練圖像樣本，按照所屬樣本類型從簡單、中等困難到困難的順序，對初始圖像分類模型進行迭代訓練得到目標圖像分類模型。

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