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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市商湯科技有限公司申請(qǐng)的專利模型訓(xùn)練與圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)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：CN112733808B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202110198534.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練與圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由馬東宇;朱烽;趙瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-02-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本模型訓(xùn)練與圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開模型訓(xùn)練與圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，上述方法可以包括，將若干訓(xùn)練樣本輸入模型，得到各訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的損失值；其中，上述訓(xùn)練樣本包括多個(gè)樣本類型的訓(xùn)練樣本；根據(jù)上述損失值更新上述模型的模型參數(shù)，并基于上述損失值確定上述若干訓(xùn)練樣本中至少部分訓(xùn)練樣本所屬的樣本類型；將上述至少部分訓(xùn)練樣本分別存儲(chǔ)至與其所屬的樣本類型對(duì)應(yīng)的樣本集合中，以及基于上述樣本集合包括的訓(xùn)練樣本對(duì)上述模型進(jìn)行訓(xùn)練。

本發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練與圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 將若干訓(xùn)練樣本輸入模型，得到各訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的損失值；其中，所述訓(xùn)練樣本包括多個(gè)樣本類型的訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括被標(biāo)注有真值的人臉圖像，所述模型包括人臉識(shí)別模型； 根據(jù)所述損失值更新所述模型的模型參數(shù)，并基于所述損失值確定所述若干訓(xùn)練樣本中至少部分訓(xùn)練樣本所屬的樣本類型，其中，所述樣本類型用于指示樣本所屬的場(chǎng)景類型，所述至少部分訓(xùn)練樣本包括困難樣本； 將所述至少部分訓(xùn)練樣本分別存儲(chǔ)至與其所屬的樣本類型對(duì)應(yīng)的樣本集合中，以及基于所述樣本集合包括的訓(xùn)練樣本對(duì)所述模型進(jìn)行訓(xùn)練； 所述基于所述損失值確定所述若干訓(xùn)練樣本中至少部分訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的樣本類型，包括： 基于所述損失值確定所述若干訓(xùn)練樣本中的困難樣本； 根據(jù)所述困難樣本對(duì)應(yīng)的樣本特征確定所述困難樣本所屬的樣本類型； 所述基于所述樣本集合包括的訓(xùn)練樣本對(duì)所述模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括： 將存儲(chǔ)的困難樣本構(gòu)造為批處理數(shù)據(jù)，并將所述批處理數(shù)據(jù)輸入所述模型中，以對(duì)所述模型進(jìn)行訓(xùn)練； 所述將存儲(chǔ)的困難樣本構(gòu)造為批處理數(shù)據(jù)，并將所述批處理數(shù)據(jù)輸入所述模型中，以對(duì)所述模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括： 當(dāng)任一樣本類型的困難樣本數(shù)量達(dá)到第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述任一樣本類型的困難樣本輸入所述模型進(jìn)行訓(xùn)練。

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