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龙图腾网获悉中国科学院国家天文台申请的专利训练方法及装置、图像修复方法及装置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：CN115660062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211364012.3，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权训练方法及装置、图像修复方法及装置是由张鑫泽;于学鑫;徐龙设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法及装置、图像修复方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练方法及装置、图像修复方法及装置，图像修复模型包括依次相连的多个特征提取层，该训练方法首先获取图像训练集，其中，图像训练集包括样本图像、与样本图像对应的原始图像以及与样本图像对应的样本掩膜，样本图像包括无效像素区域，然后依据样本图像、原始图像和样本掩膜对图像修复模型进行训练，其中，同一特征提取层采用共享卷积核对输入本特征提取层的图像和掩膜进行分别卷积，卷积核的像素数值类型为浮点型，能够提高修复图像的语义一致性和保真度，使得修复质量满足质量要求。

本发明授权训练方法及装置、图像修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像修复模型的训练方法，其特征在于，所述图像修复模型包括依次相连的多个特征提取层，所述训练方法包括： 获取图像训练集，其中，所述图像训练集包括样本图像、与所述样本图像对应的原始图像以及与所述样本图像对应的样本掩膜，所述样本图像包括无效像素区域； 依据样本图像、原始图像和样本掩膜对所述图像修复模型进行训练，其中，同一特征提取层采用共享卷积核对输入本特征提取层的图像和掩膜进行分别卷积，所述卷积核的像素数值类型为浮点型； 非线性激活函数fx为： 其中，x为与有效像素个数正相关的比例因子，0≤x≤1，μ为比例因子阈值，γ为缩放因子，； 在通过所述卷积核对输入的掩膜和输入的图像进行卷积之前，所述方法还包括：将所述卷积核划分为负系数卷积核和非负系数卷积核； 在对输入的掩膜进行卷积时，分别通过所述负系数卷积核和所述非负系数卷积核进行卷积，得到相应的两个掩膜卷积结果，将两个所述掩膜卷积结果分别输入分段的非线性激活函数中得到两个相应的函数输出，并将两个相应的函数输出分别与相应的掩膜卷积结果进行矩阵点乘，之后通过相应的加权因子对得到的两个掩膜点乘结果进行相加，得到本层特征提取层输出的更新后的掩膜； 在对输入的图像进行卷积时，分别通过所述负系数卷积核和所述非负系数卷积核进行卷积，得到相应的两个图像卷积结果，将所述两个图像卷积结果分别输入分段的非线性激活函数中得到两个相应的函数输出，并将两个相应的函数输出分别与相应的图像卷积结果进行矩阵点乘，之后通过对得到的两个图像点乘结果进行相加得到图像点乘结果之和，依据所述图像点乘结果之和得到本层特征提取层输出的特征图。

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