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龍圖騰網獲悉浙江大華技術股份有限公司申請的專利一種圖像處理模型的訓練方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114155598B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111340104.3，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種圖像處理模型的訓練方法、裝置及電子設備是由李坡;王原原;鄭佳設計研發完成，并于2021-11-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種圖像處理模型的訓練方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：一種圖像處理模型的訓練方法、裝置及電子設備，該方法包括：對第一圖像處理模型進行多次迭代訓練，基于多次迭代訓練中每次迭代訓練得到的圖像處理模型和每次迭代訓練對應的損失占比，確定所述第一圖像處理模型對應的目標圖像處理模型。通過上述的方法，獲得第一圖像處理模型之后對第一圖像處理模型進行多次迭代訓練，從多次迭代的圖像處理模型中篩選出預測結果最準確的圖像處理模型并將該圖像處理模型作為目標圖像處理模型，確保了目標圖像處理模型的準確率。

本發明授權一種圖像處理模型的訓練方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種圖像處理模型的訓練方法，其特征在于，包括： 對第一圖像處理模型進行多次迭代訓練，基于多次迭代訓練中每次迭代訓練得到的圖像處理模型和每次迭代訓練對應的損失占比，確定所述第一圖像處理模型對應的目標圖像處理模型，其中所述多次迭代訓練中的第i+1次迭代訓練包括： 判斷接收到的第i次迭代訓練對應的第i損失占比是否超過預設閾值；若是，則將第i+1次迭代訓練使用的第i樣本圖像集中至少部分的第i樣本圖像進行縮放處理，得到多個縮放圖像，并將所述多個縮放圖像中相同分辨率的縮放圖像進行拼接，獲得至少一個第一擴展樣本，將所述第一擴展樣本確定為所述第i樣本圖像集中的第i樣本圖像；若否，則將所述第i樣本圖像集中至少部分的第i樣本圖像進行旋轉處理，得到多個旋轉圖像，并將所述多個旋轉圖像中相同尺寸的旋轉圖像按照圖像的權重值將像素點進行相加，獲得至少一個第二擴展樣本，將所述第二擴展樣本確定為所述第i樣本圖像集中的第i樣本圖像； 基于至少一個擴展樣本和所述第i樣本圖像集，對第i次迭代訓練得到的第i圖像處理模型進行訓練，得到第i+1次迭代訓練對應的第i+1圖像處理模型和第i+1次迭代訓練對應的第i+1損失占比，其中，所述i為正整數；所述擴展樣本為所述第一擴展樣本或所述第二擴展樣本。

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