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龍圖騰網(wǎng)獲悉OPPO廣東移動通信有限公司申請的專利圖像評價方法、裝置、電子設(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：CN115035083B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202210729978.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)圖像評價方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由李亞乾;段佳忱;李雷達;許立武;郭彥東設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像評價方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種圖像評價方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取待評價圖像；將所述待評價圖像輸入到訓練好的美學屬性預(yù)測模型的多尺度特征提取模塊中，獲取所述多尺度特征提取模塊輸出的所述待評價圖像對應(yīng)的多個美學屬性組中各美學屬性組的美學特征；將所述各美學屬性組的美學特征輸入到所述美學屬性預(yù)測模型的預(yù)測模塊中，獲取所述預(yù)測模塊輸出的所述待評價圖像的美學質(zhì)量分數(shù)，其中，所述美學屬性預(yù)測模型用于基于所述待評價圖像對應(yīng)的各美學屬性組的美學特征，預(yù)測所述待評價圖像的美學質(zhì)量分數(shù)。從而提高了圖像美學質(zhì)量預(yù)測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)圖像評價方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像評價方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取美學屬性數(shù)據(jù)集，所述美學屬性數(shù)據(jù)集中包括多張圖像、每張圖像對應(yīng)的各美學屬性分數(shù)和每張圖像對應(yīng)的美學質(zhì)量分數(shù)； 基于所述美學屬性數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)損失函數(shù)，對待訓練的美學屬性預(yù)測模型進行訓練，直至滿足訓練結(jié)束條件，得到所述訓練好的美學屬性預(yù)測模型，所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)為，其中，，，，上述公式中，表示美學屬性組，N為美學屬性的數(shù)量，表示圖像第i種美學屬性的權(quán)重，為動態(tài)變化的可學習參數(shù)，和分別為圖像的第i種美學屬性分數(shù)的真實結(jié)果和預(yù)測結(jié)果，和分別為圖像的美學質(zhì)量分數(shù)的真實結(jié)果和預(yù)測結(jié)果，為整體損失，為美學屬性損失，為美學質(zhì)量損失，為動態(tài)變化的可學習參數(shù)，為美學屬性組損失，其中，所述美學屬性組基于美學屬性分數(shù)和美學質(zhì)量分數(shù)之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)來劃分； 獲取待評價圖像； 將所述待評價圖像輸入到訓練好的美學屬性預(yù)測模型的多尺度特征提取模塊中，獲取所述多尺度特征提取模塊輸出的所述待評價圖像對應(yīng)的多個美學屬性組中各美學屬性組的美學特征； 將所述各美學屬性組的美學特征輸入到所述美學屬性預(yù)測模型的預(yù)測模塊中，獲取所述預(yù)測模塊輸出的所述待評價圖像的美學質(zhì)量分數(shù)，其中，所述美學屬性預(yù)測模型用于基于所述待評價圖像對應(yīng)的各美學屬性組的美學特征，預(yù)測所述待評價圖像的美學質(zhì)量分數(shù)。

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