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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分割模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(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：CN113822903B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202110801367.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/12；該發(fā)明授權(quán)分割模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由曲志勇;林一;李悅翔;何楠君;魏東;馬鍇;鄭冶楓設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-07-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本分割模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種分割模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該分割模型的訓(xùn)練方法包括：獲取樣本圖像以及點標(biāo)簽；獲取第一通道圖像；調(diào)用第一初始分割模型對樣本圖像進行分割，得到第一分割結(jié)果；調(diào)用第二初始分割模型對第一通道圖像進行分割，得到第二分割結(jié)果；基于第一分割結(jié)果、第二分割結(jié)果以及點標(biāo)簽，獲取目標(biāo)損失函數(shù)；利用目標(biāo)損失函數(shù)對第一初始分割模型和第二初始分割模型進行訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)分割模型和第二目標(biāo)分割模型。此種方式，訓(xùn)練得到的兩個目標(biāo)分割模型能夠綜合考慮子圖像的紋理特征和邊界特征，考慮的信息較全面，模型的訓(xùn)練效果較高，有利于提高獲取的目標(biāo)分割結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)分割模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分割模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取樣本圖像以及獲取所述樣本圖像對應(yīng)的點標(biāo)簽，所述樣本圖像包括被第一染色成分染色的參考對象的子圖像，所述樣本圖像對應(yīng)的點標(biāo)簽基于所述子圖像在所述樣本圖像中所處的區(qū)域內(nèi)的參考點確定，所述樣本圖像用于提供所述子圖像的紋理特征，所述樣本圖像為在第一顏色空間下呈現(xiàn)出的圖像； 將所述樣本圖像從所述第一顏色空間映射到所述第一染色成分所在的染色劑對應(yīng)的顏色空間，得到所述樣本圖像中的各個像素點在所述第一染色成分下分別對應(yīng)的通道值；基于所述各個像素點在所述第一染色成分下分別對應(yīng)的通道值，獲取所述第一染色成分對應(yīng)的第一通道圖像，所述第一通道圖像用于提供所述子圖像的邊界特征； 調(diào)用第一初始分割模型對所述樣本圖像進行分割，得到第一分割結(jié)果；調(diào)用第二初始分割模型對所述第一通道圖像進行分割，得到第二分割結(jié)果； 基于所述第一分割結(jié)果、所述第二分割結(jié)果以及所述點標(biāo)簽，獲取目標(biāo)損失函數(shù)；利用所述目標(biāo)損失函數(shù)對所述第一初始分割模型和所述第二初始分割模型進行訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)分割模型和第二目標(biāo)分割模型，所述第一目標(biāo)分割模型和所述第二目標(biāo)分割模型用于獲取待處理圖像的目標(biāo)分割結(jié)果。

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