特征提取模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备
公开
摘要
本申请公开了一种特征提取模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备，属于计算机技术领域。方法包括：获取至少两张样本图像；对至少两张样本图像进行融合处理，得到融合图像；基于神经网络模型，获取各张样本图像的图像特征和融合图像的图像特征；基于各张样本图像的图像特征和融合图像的图像特征，对神经网络模型进行调整，得到特征提取模型，使得特征提取模型学习到了样本图像的图像特征和融合图像的图像特征，提高了特征提取模型的准确性和鲁棒性，从而提高了图像特征的准确性，进而提高了图像处理结果的准确性。
基本信息
专利标题 ：
特征提取模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511082A
申请号 ：
CN202210142473.X
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘浩哲纪浩钦何楠君李悦翔郑冶枫
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京三高永信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
李文静
优先权 ：
CN202210142473.X
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06K9/62 G06V10/80 G06V10/82 G06V10/764 G06V10/40
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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