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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊云計(jì)算(北京)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115115567B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110302731.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)是由林一設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：獲取包括目標(biāo)對(duì)象的待處理圖像，對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像分割，確定與目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的掩膜圖像。進(jìn)一步地，對(duì)待處理圖像進(jìn)行特征提取，并依照待處理圖像的特征提取結(jié)果確定與目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的第一預(yù)測(cè)值，對(duì)掩膜圖像進(jìn)行特征提取，并依照掩膜圖像的特征提取結(jié)果確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的第二預(yù)測(cè)值，進(jìn)而根據(jù)第一預(yù)測(cè)值和所述第二預(yù)測(cè)值，確定與目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的目標(biāo)預(yù)測(cè)值。可以結(jié)合圖像分割技術(shù)，增加目標(biāo)預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括： 獲取包括目標(biāo)對(duì)象的待處理圖像； 調(diào)用目標(biāo)圖像處理模型中的目標(biāo)分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像分割，確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的掩膜圖像；所述目標(biāo)分割網(wǎng)絡(luò)是對(duì)分割網(wǎng)絡(luò)和回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，并在所述聯(lián)合訓(xùn)練的過程中，對(duì)所述分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代優(yōu)化得到的，所述分割網(wǎng)絡(luò)包括特征提取模塊、金字塔采樣模塊和上采樣模塊； 對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行特征提取，并依照所述待處理圖像的特征提取結(jié)果確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的第一預(yù)測(cè)值； 對(duì)所述掩膜圖像進(jìn)行特征提取，并依照所述掩膜圖像的特征提取結(jié)果確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的第二預(yù)測(cè)值； 根據(jù)所述第一預(yù)測(cè)值和所述第二預(yù)測(cè)值，確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的目標(biāo)預(yù)測(cè)值；對(duì)所述分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代優(yōu)化包括：將第一分類激活映射圖輸入所述分割網(wǎng)絡(luò)，并獲取所述金字塔采樣模塊對(duì)第二樣本圖像的特征圖進(jìn)行特征提取，得到的特征提取結(jié)果，所述第一分類激活映射圖是對(duì)包含所述目標(biāo)對(duì)象的第一樣本圖像的特征提取結(jié)果進(jìn)行分類激活映射處理得到的，所述第二樣本圖像為在所述第一樣本圖像之后輸入所述分割網(wǎng)絡(luò)的圖像；獲取分割網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化函數(shù)，根據(jù)所述第一分類激活映射圖和所述特征提取結(jié)果對(duì)所述分割網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；通過所述上采樣模塊對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行上采樣，并依照上采樣結(jié)果確定與所述目標(biāo)對(duì)象關(guān)聯(lián)的第二樣本掩膜圖像；獲取所述第二樣本圖像的掩膜標(biāo)記信息，并依照所述第二樣本掩膜圖像和所述第二樣本圖像的掩膜標(biāo)記信息，更新所述分割網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和所述分割網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化函數(shù)；根據(jù)更新后的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)所述分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到目標(biāo)分割網(wǎng)絡(luò)。

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