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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像处理方法、装置、设备以及存储介质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：CN114332553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111296226.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像处理方法、装置、设备以及存储介质是由曾军;沈昊成;韩骁设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质，属于人工智能技术领域，能够应用于对多媒体资源的处理场景中。在本申请实施例中，通过基于第一样本图像以全监督方式以及基于第二样本图像以无监督方式对学生模型进行训练，基于第二样本图像对教师模型进行训练，从而得到准确度较高的第一图像处理模型，再通过该第一图像处理模型确定第二样本图像的伪标签，则无需技术人员手动对第二样本图像进行标注；通过基于有标注的第一样本图像和第二样本图像，以全监督方式训练第二图像处理模型，由于两类样本图像的标注图像的准确度较高，因此训练出的第二图像处理模型的准确度较高。上述方案降低了数据标注的工作量，提高了模型训练的准确度。

本发明授权图像处理方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 通过学生模型，获取第一样本集中第一样本图像的第一预测标注图像，以及，获取第二样本集中第二样本图像对的混合图像的混合标注图像，所述第二样本图像对包括至少两个第二样本图像； 通过教师模型，获取所述第二样本图像对的标注混合图像，所述标注混合图像基于所述至少两个第二样本图像的第二预测标注图像得到； 基于所述第一预测标注图像、所述第一样本图像的第一标注图像、所述混合标注图像和所述标注混合图像，对所述学生模型和所述教师模型进行训练；基于测试集的测试图像对训练好的学生模型和教师模型进行测试，得到测试结果，所述测试结果用于表示模型测试的准确度；在训练好的学生模型和教师模型中，将测试结果优于另一个模型的模型作为第一图像处理模型，所述第一图像处理模型用于确定输入图像的标注图像，所述第一标注图像用于表示所述第一样本图像中的生理组织区域所属的组织类别； 基于所述第一图像处理模型，获取所述第二样本集中多个第二样本图像的第二标注图像，所述第二标注图像用于表示所述第二样本图像中的生理组织区域所属的预测组织类别； 基于所述第一样本集中的多个第一样本图像、所述多个第一样本图像的第一标注图像、所述多个第二样本图像和多个所述第二标注图像，训练第二图像处理模型，所述第二图像处理模型用于确定输入图像的标注图像； 基于训练好的第二图像处理模型，重新确定每个第二样本图像的第二标注图像，得到多个更新后的第二标注图像； 基于所述多个第一样本图像、所述多个第一标注图像、所述多个第二样本图像和所述多个更新后的第二标注图像，在训练好的第二图像处理模型的基础上进行更新训练。

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