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龙图腾网获悉北京精英路通科技有限公司申请的专利模型训练、图像处理方法、装置、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：CN116486200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310390547.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练、图像处理方法、装置、电子设备是由刘逸文设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、图像处理方法、装置、电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了模型训练、图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉等技术领域。具体实现方案为：将样本图像输入预设模型，得到所述预设模型的第一中间层输出的所述样本图像的特征图；将所述样本图像中包含的一个或多个包围框中每个包围框内的图像分别输入预设模型，得到所述预设模型的第二中间层输出的所述每个包围框对应的特征向量；基于所述样本图像的特征图、所述每个包围框对应的特征向量，生成目标损失函数；基于所述目标损失函数对所述预设模型进行更新，在所述预设模型满足收敛条件的情况下，得到目标模型。上述方法提升了模型训练的效率并且保证了准确性。

本发明授权模型训练、图像处理方法、装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 将样本图像输入预设模型，得到所述预设模型的第一中间层输出的所述样本图像的特征图，其中，所述样本图像的特征图的尺寸小于所述样本图像； 将所述样本图像中包含的一个或多个包围框中每个包围框内的图像分别输入预设模型，得到所述预设模型的第二中间层输出的所述每个包围框对应的特征向量； 基于所述样本图像的特征图、所述每个包围框对应的特征向量，生成目标损失函数； 基于所述目标损失函数对所述预设模型进行更新，在所述预设模型满足收敛条件的情况下，得到目标模型，所述目标模型用于对目标图像进行处理得到目标图像的特征图，所述目标图像的特征图的尺寸小于所述目标图像，所述目标图像的特征图用于跟踪匹配； 其中，所述基于所述样本图像的特征图、所述每个包围框对应的特征向量，生成目标损失函数，包括：在第i次更新一致性损失函数的处理中，基于第i个包围框的中心点位置，确定所述样本图像的特征图中的第i个位置，i为正整数；从所述样本图像的特征图中获取所述第i个位置的待比对特征向量；基于所述第i个包围框对应的特征向量以及所述第i个位置的待比对特征向量，得到所述第i个位置对应的向量差距；基于所述第i个位置对应的向量差距以及第i-1次更新的一致性损失函数，得到第i次更新的一致性损失函数；在所述第i次更新一致性损失函数的处理为最后一次更新一致性损失函数的处理的情况下，基于所述第i次更新的一致性损失函数得到目标一致性损失函数，基于所述目标一致性损失函数得到所述目标损失函数。

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