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龙图腾网获悉京东科技控股股份有限公司申请的专利一种图像处理方法和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：CN114926836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210575567.6，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种图像处理方法和装置是由孙金;刘帅朝;张德设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像；利用预先训练好的语义分割模型处理待处理图像，其中，语义分割模型是基于迭代更新的已标记图片集合和未标记图片集合，迭代训练全卷积神经网络得到，迭代更新已标记图片集合和未标记图片集合与迭代训练全卷积神经网络同步；根据处理的结果，对待处理图像包括的像素点进行标记；根据标记结果，确定待处理图像包括的目标。该实施方式使比较少的标注样本训练出的图像语义分割模型所依赖的人力成本大大降低，同时有效地提高图像语义分割的准确性。

本发明授权一种图像处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像； 利用预先训练好的语义分割模型处理所述待处理图像，其中，所述语义分割模型是基于迭代更新的已标记图片集合和未标记图片集合，迭代训练全卷积神经网络得到，迭代更新所述已标记图片集合和所述未标记图片集合与迭代训练所述全卷积神经网络同步； 根据处理的结果，对所述待处理图像包括的像素点进行标记； 根据标记结果，确定所述待处理图像包括的目标； 还包括： 迭代训练全卷积神经网络，以得到训练好的语义分割模型，其中， 针对训练所述全卷积神经网络的每一个迭代周期执行下述操作，直至满足迭代停止条件： 确定当前迭代周期所使用的已标记图片集合和未标记图片集合，其中，所述已标记图片集合包括有多个已标记图片，所述未标记图片集合包括有多个未标记图片； 利用所述已标记图片集合和所述未标记图片集合训练全卷积神经网络； 根据训练的结果，分别计算针对所述已标记图片集合的第一损失以及针对所述未标记图片集合的第二损失，利用所述第一损失和所述第二损失，计算模型损失； 根据所述模型损失，调整所述全卷积神经网络的参数； 更新所述已标记图片集合和所述未标记图片集合，并将更新后的已标记图片集合和更新后的未标记图片集合作为下一迭代周期的已标记图片集合和未标记图片集合，并将调整后的全卷积神经网络作为下一个迭代周期的全卷积神经网络； 其中，计算针对所述未标记图片集合的第二损失，包括： 针对每一个所述未标记图片，执行对所述全卷积神经网络输出的针对所述未标记图片的输出结果进行锐化转换，得到三张特征图；将所述三张特征图组合成一张新的特征图；对所述新的特征图分别进行水平翻转、垂直翻转以及对折翻转，得到三张新的翻转图片； 基于每一个所述未标记图片的三张翻转图片以及三张新的翻转图片，计算针对所述未标记图片集合的第二损失；所述未标记图片的三张翻转图片是将所述未标记图片分别进行水平翻转、垂直翻转以及对折翻转而得到。

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