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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114330744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111605270.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备是由江俊林;朱树磊;殷俊设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取每个训练样本在每个迭代周期内进行模拟训练后得到的样本损失值；根据获取到的训练样本在多个迭代周期内得到的多个样本损失值，确定训练样本所属的样本类型，其中，样本类型用于指示训练样本在模拟训练中达到收敛条件的收敛程度；为目标样本类型的目标训练样本添加关注标记，并利用目标训练样本对原始模型进行模型训练，直至得到达到与目标样本类型相匹配的第二收敛条件的目标模型，其中，关注标记用于指示增加目标训练样本在每个迭代周期内的模型训练中的训练权重。本发明解决了模型训练不当导致的图像处理模型性能不佳的技术问题。

本发明授权图像处理模型的训练方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取每个训练样本在每个迭代周期内进行模拟训练后得到的样本损失值，其中，所述模拟训练为利用所述训练样本对原始模型进行多次迭代训练，直至所述原始模型的模型损失值达到第一收敛条件，所述训练样本为图像数据； 根据获取到的所述训练样本在多个所述迭代周期内得到的多个样本损失值，确定所述训练样本所属的样本类型，其中，所述样本类型用于指示所述训练样本在模拟训练中达到收敛条件的收敛程度； 为目标样本类型的目标训练样本添加关注标记，并利用所述目标训练样本对所述原始模型进行模型训练，直至得到达到与所述目标样本类型相匹配的第二收敛条件的目标模型，其中，所述关注标记用于指示增加所述目标训练样本在每个迭代周期内的模型训练中的训练权重； 为目标样本类型的目标训练样本添加关注标记，并利用所述目标训练样本对所述原始模型进行模型训练，包括： 为初始目标训练样本添加所述关注标记，并利用添加所述关注标记的所述初始目标训练样本对所述原始模型进行第一迭代训练，其中，所述初始目标训练样本是按照样本模拟损失值对关注样本类型的训练样本进行排序得到的关注样本序列中位于目标序位的训练样本，所述关注样本类型的训练样本为所述样本模拟损失值大于等于第一阈值且小于等于第二阈值的样本； 获取所述关注样本类型的训练样本基于所述第一迭代训练得到的第一迭代样本损失值； 将所述关注样本类型的训练样本按照所述第一迭代样本损失值进行排序得到的第一关注样本序列中，位于所述目标序位的训练样本作为第二目标训练样本； 为所述第二目标训练样本添加所述关注标记，并利用添加所述关注标记的所述第二目标训练样本对所述原始模型进行第二迭代训练。

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