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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利圖像矯正模型的獲取方法、處理方法、裝置、設(shè)備與介質(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：CN116343216B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202310331024.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/146；該發(fā)明授權(quán)圖像矯正模型的獲取方法、處理方法、裝置、設(shè)備與介質(zhì)是由鄭明明;王樂義;向宇波;劉明浩設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-03-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像矯正模型的獲取方法、處理方法、裝置、設(shè)備與介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供一種圖像矯正模型的獲取方法、處理方法、裝置、設(shè)備與介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及大數(shù)據(jù)、計算機視覺、圖像處理領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：將訓練樣本數(shù)據(jù)輸入預設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取初始變形點的第一預測信息和初始參考點的第二預測信息；訓練樣本數(shù)據(jù)包括變形文檔圖像和標注信息；標注信息包括分別與初始變形點和初始參考點的位置關(guān)聯(lián)的信息；基于標注信息、第一預測信息、第二預測信息和初始變形點的預設(shè)權(quán)重，確定預測損失值；變形文檔圖像中包含位于圖像邊緣區(qū)域的預設(shè)初始變形點，以及除預設(shè)初始變形點之外的其他剩余初始變形點；預設(shè)初始變形點的權(quán)重大于其他剩余初始變形點的權(quán)重；根據(jù)預測損失值調(diào)整預設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)圖像矯正模型的獲取方法、處理方法、裝置、設(shè)備與介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文檔圖像矯正模型的獲取方法，所述獲取方法包括： 獲取訓練樣本數(shù)據(jù)； 其中，所述訓練樣本數(shù)據(jù)包括變形文檔圖像和標注信息； 所述標注信息包括基于所述變形文檔圖像標注的初始變形點和初始參考點，以及分別與所述初始變形點和所述初始參考點的位置關(guān)聯(lián)的信息； 將所述訓練樣本數(shù)據(jù)輸入預設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取所述初始變形點的第一預測信息和所述初始參考點的第二預測信息； 基于所述標注信息、所述第一預測信息、所述第二預測信息以及所述初始變形點的預設(shè)權(quán)重，確定預測損失值； 其中，所述變形文檔圖像中包含位于圖像邊緣區(qū)域的若干預設(shè)初始變形點，以及除若干所述預設(shè)初始變形點之外的其他剩余初始變形點； 所述預設(shè)初始變形點的權(quán)重大于其他剩余初始變形點的權(quán)重； 根據(jù)所述預測損失值調(diào)整所述預設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； 所述基于所述標注信息、所述第一預測信息、所述第二預測信息以及所述初始變形點的預設(shè)權(quán)重，確定預測損失值的步驟包括： 根據(jù)所述初始變形點的所述第一預測信息、第一位置關(guān)聯(lián)信息以及所述預設(shè)權(quán)重，確定變形點損失值； 根據(jù)所述初始參考點的所述第二預測信息和第二位置關(guān)聯(lián)信息，確定參考點損失值； 根據(jù)所述變形點損失值和所述參考點損失值，計算得到所述預測損失值； 所述第一預測信息包括所述初始變形點的第一預測位置，所述第一位置關(guān)聯(lián)信息包括所述初始變形點的第一標注位置； 所述根據(jù)所述初始變形點的所述第一預測信息、第一位置關(guān)聯(lián)信息以及所述預設(shè)權(quán)重，確定變形點損失值的步驟包括： 計算得到每一所述初始變形點的第一預測偏差值； 其中，所述第一預測偏差值為所述第一預測位置與相對應的所述第一標注位置之間的差值； 根據(jù)每一所述初始變形點的所述第一預測偏差值和所述預設(shè)權(quán)重，確定第一預測損失值。

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