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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基于多任务模型的图像处理方法、装置及相关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：CN113822324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202110827411.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多任务模型的图像处理方法、装置及相关设备是由郭卉设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务模型的图像处理方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种基于多任务模型的图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取样本图像与类别标签；通过多任务模型中的特征提取结构对样本图像进行处理，获得图像特征；通过嵌入式表示结构对图像特征进行处理，获得样本图像的预测嵌入式表示；根据预测嵌入式表示获得第一训练阶段的多任务模型；通过与嵌入式表示结构并行的分类结构对图像特征处理获得样本图像的类别预测结果；根据类别预测结果、类别标签和预测嵌入式表示确定第二目标损失；根据第二目标损失获得训练完成的多任务模型。本公开实施例提供的技术方案能够避免嵌入式表示对分类效果的影响，并提升多任务模型的训练效果。

本发明授权基于多任务模型的图像处理方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务模型的图像处理方法，其特征在于，包括： 获取样本图像与所述样本图像的类别标签； 通过多任务模型中的特征提取结构对所述样本图像进行处理，获得图像特征； 通过所述多任务模型中的嵌入式表示结构对所述图像特征进行处理，获得所述样本图像的预测嵌入式表示； 根据所述样本图像生成样本对，所述样本对包括的两个样本图像为第一图像与第二图像，所述第一图像和所述第二图像的实际嵌入式表示的距离小于距离阈值； 将与所述样本对中的第一图像的类别标签不同的样本图像和该样本对组成全局三元组样本； 将与所述样本对中的第一图像的类别标签相同的样本图像和该样本对组成局部三元组样本； 根据所述全局三元组样本和所述局部三元组样本中每一样本图像的预测嵌入式表示生成第一目标损失，以根据所述第一目标损失调整所述多任务模型中所述特征提取结构和所述嵌入式表示结构的参数，获得第一训练阶段的多任务模型； 通过所述多任务模型中与所述嵌入式表示结构并行的分类结构对所述图像特征进行处理，获得所述样本图像的类别预测结果； 根据所述样本图像的类别预测结果和所述类别标签确定分类损失； 根据所述分类损失和所述第一目标损失的加权计算结果确定第二目标损失； 根据所述第二目标损失调整所述第一训练阶段的多任务模型中所述特征提取结构、所述嵌入式表示结构和所述分类结构的参数，获得训练完成的所述多任务模型，以根据训练完成的所述多任务模型进行图像分类与嵌入式表示的预测。

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