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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113392866B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202011306103.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由郭卉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提出了一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集包括帶類(lèi)別標(biāo)簽的第一圖像樣本集以及由三元組組成的第二圖像樣本集；利用所述訓(xùn)練樣本集對(duì)原始模型進(jìn)行語(yǔ)義學(xué)習(xí)的訓(xùn)練以及度量學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，所述原始模型包括第一分支網(wǎng)絡(luò)和第二分支網(wǎng)絡(luò)，所述第一分支網(wǎng)絡(luò)和所述第二分支網(wǎng)絡(luò)包括共用的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；根據(jù)訓(xùn)練后的原始模型確定圖像特征提取模型，所述圖像特征提取模型用于提取圖像的特征向量，可以使得模型實(shí)現(xiàn)度量學(xué)習(xí)的同時(shí)具備語(yǔ)義提取能力，基于模型提取的圖像特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集包括帶類(lèi)別標(biāo)簽的第一圖像樣本集以及由三元組組成的第二圖像樣本集； 利用所述第一圖像樣本集對(duì)原始模型中的第一分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，以及利用所述第二圖像樣本集對(duì)所述原始模型中的第二分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行度量學(xué)習(xí)的訓(xùn)練；所述第一分支網(wǎng)絡(luò)和所述第二分支網(wǎng)絡(luò)包括共用的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；所述語(yǔ)義學(xué)習(xí)包括：減小所述第一圖像樣本集中的圖像樣本在所述第一分支網(wǎng)絡(luò)中的第一預(yù)測(cè)結(jié)果和對(duì)應(yīng)的類(lèi)別標(biāo)簽之間的差異，以及減小所述第一圖像樣本集中的圖像樣本在所述第一分支網(wǎng)絡(luò)中的第一預(yù)測(cè)結(jié)果和對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)后的圖像樣本在所述第一分支網(wǎng)絡(luò)中的第二預(yù)測(cè)結(jié)果之間的差異；所述度量學(xué)習(xí)用于減小所述三元組中參考圖像樣本和正圖像樣本之間的距離，以及增大所述三元組中參考圖像樣本和負(fù)圖像樣本之間的距離； 根據(jù)訓(xùn)練后的原始模型確定圖像特征提取模型，所述圖像特征提取模型用于提取圖像的特征向量。

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