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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种针对底层视觉任务的预训练方法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：CN116343005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310268248.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种针对底层视觉任务的预训练方法是由刘翼豪;何静雯;董超;顾津锦;孔祥涛;乔宇设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对底层视觉任务的预训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对底层视觉任务的预训练方法。该方法包括：构建图像退化自动编码器，该图像退化自动编码器包括编码器、解码器和退化表征器，其中编码器以退化图像作为输入，生成隐式图像表征；退化表征器用于生成包含退化信息的退化向量并传递至解码器以调制解码器的中间特征；解码器基于所述隐式图像表征，产生具有不同退化类型的输出图像；利用设定的损失函数预训练所述图像退化自动编码器；针对下游任务，对预训练的所述图像退化自动编码器进行微调，并且在微调过程中，将所述解码器替换为单个卷积层。本发明解决了现有预训练方案合理性不足、通用性差的问题，大幅提升了模型在高成本下游任务中的性能。

本发明授权一种针对底层视觉任务的预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种针对底层视觉任务的预训练方法，包括以下步骤： 构建图像退化自动编码器，该图像退化自动编码器包括编码器、解码器和退化表征器，其中编码器以退化图像作为输入，生成隐式图像表征；退化表征器用于生成包含退化信息的退化向量并将其传递至解码器以调制解码器的中间特征；解码器基于所述隐式图像表征，产生具有不同退化类型的输出图像； 利用设定的损失函数预训练所述图像退化自动编码器； 针对下游任务，对预训练的所述图像退化自动编码器进行微调，并且在微调过程中，将所述解码器替换为单个卷积层； 其中，所述退化表征器包含预训练的超分辨率生成对抗网络模型SRGAN和下采样层； 其中，所述退化图像根据以下公式获得： 其中，是给定的清晰图像，是高斯模糊核，JPEG表示进行JPEG压缩，是噪声； 其中，所述损失函数设置为： 其中，是图像退化自动编码器的总体损失，是内容重建损失项，是对抗损失项，是感知损失项，是表征损失项，和是设置的权重系数； 其中，所述损失函数中的各损失项分别设置为： 其中，是解码器的输出图像，表示目标图像，是判别器，是用于计算机视觉的卷积神经网络模型，表示退化向量。

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