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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;香港中文大學(深圳)申請的專利一種模型訓練方法及相關裝置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：CN117274728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202210743199.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種模型訓練方法及相關裝置是由張瑞茂;王炯;楊杰;王超群;王君樂;荊彥青設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種人工智能領域的模型訓練方法及相關裝置，該方法通過對圖像分割模型處理訓練圖像時生成的解碼特征進行語義映射處理，得到實例類別特征，進而挖掘不同的訓練圖像各自對應的實例類別特征之間的語義轉換關系，并據此對與實例類別特征的語義空間對應的實例域感知查詢進行語義空間轉換處理；由于語義空間轉換處理前后的實例域感知查詢應當具有語義一致性，因此，可以根據轉換前后的實例域感知查詢之間的差異，構建用于訓練圖像分割模型的目標損失值，并基于目標損失值訓練圖像分割模型。通過上述方式訓練得到的圖像分割模型，在所使用的各訓練樣本集上均能取得較好的分割效果。

本發明授權一種模型訓練方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取分別來自多個訓練樣本集的多個訓練圖像，獲取所述多個訓練樣本集各自對應的域感知查詢；所述域感知查詢與其對應的訓練樣本集的標注體系的語義空間相對應； 通過圖像分割模型中的編碼器，對所述多個訓練圖像分別進行編碼處理，得到所述多個訓練圖像各自的編碼特征；通過所述圖像分割模型中的解碼器，對所述多個訓練圖像各自的編碼特征分別進行解碼處理，得到所述多個訓練圖像各自的解碼特征； 針對每個所述訓練圖像，根據所述訓練圖像的解碼特征進行語義映射，得到所述訓練圖像對應的實例類別特征；根據所述訓練圖像所屬的訓練樣本集對應的域感知查詢和所述實例類別特征，確定所述訓練圖像對應的實例域感知查詢；所述實例域感知查詢與所述實例類別特征的語義空間相對應； 確定所述多個訓練圖像各自對應的實例類別特征之間的語義轉換關系；基于所述語義轉換關系，對所述訓練圖像對應的實例域感知查詢進行語義空間轉換處理，根據轉換后和轉換前的實例域感知查詢確定目標損失值； 基于所述目標損失值，訓練所述圖像分割模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司;香港中文大學(深圳)，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。