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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種圖片處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)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：CN113392865B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202011219812.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種圖片處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)是由張歡;徐振;武博文;王寶勛;馮啟航設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-11-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖片處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖片處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取第一圖片集合和第二圖片集合，第一圖片集合包含的圖片的格調(diào)與第二圖片集合包含的圖片的格調(diào)不同，且第一圖片集合包含的圖片的質(zhì)量高于第二圖片集合包含的圖片的質(zhì)量；從第二圖片集合中獲取與第一圖片集合中每張圖片相似的k張圖片，根據(jù)第一圖片集合以及與每張圖片相似的k張圖片確定k組訓(xùn)練樣本，每組訓(xùn)練樣本包括第一圖片集合以及與每張圖片相似的k張圖片中的其中一張；利用k組訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到k個分類器，并根據(jù)訓(xùn)練得到的k個分類器生成格調(diào)評價模型，格調(diào)評價模型用于對圖片的格調(diào)質(zhì)量進(jìn)行打分，通過上述實施例，可以提升對圖片的格調(diào)質(zhì)量評分的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種圖片處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖片處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取第一圖片集合和第二圖片集合，所述第一圖片集合包含的圖片的格調(diào)與所述第二圖片集合包含的圖片的格調(diào)不同，且所述第一圖片集合包含的圖片的質(zhì)量高于所述第二圖片集合包含的圖片的質(zhì)量； 從所述第二圖片集合中獲取與所述第一圖片集合中每張圖片相似的k張圖片，并根據(jù)所述第一圖片集合以及與所述每張圖片相似的k張圖片確定k組訓(xùn)練樣本，每組訓(xùn)練樣本包括所述第一圖片集合以及與所述每張圖片相似的k張圖片中的其中一張，所述k為大于或等于1的整數(shù)； 利用所述k組訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到k個分類器，并根據(jù)訓(xùn)練得到的所述k個分類器生成格調(diào)評價模型，所述格調(diào)評價模型用于對圖片的格調(diào)質(zhì)量進(jìn)行打分； 其中，所述利用所述k組訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到k個分類器，包括： 對所述k組訓(xùn)練樣本中的每組訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括尺寸變換處理和歸一化處理中的至少一種；其中，初始化的分類器包括殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、池化層和全連接層； 針對預(yù)處理后的任意一組訓(xùn)練樣本中的每張圖片，利用所述殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取所述每張圖片的圖片特征； 利用所述池化層和所述全連接層對所述圖片特征進(jìn)行處理，以得到所述每張圖片被預(yù)測為高質(zhì)量圖片的概率； 根據(jù)所述每張圖片被預(yù)測為高質(zhì)量圖片的概率對所述初始化的分類器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以得到對應(yīng)的訓(xùn)練后的分類器。

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