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龙图腾网获悉腾讯科技(上海)有限公司申请的专利图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品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：CN115797678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111681124.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品是由朱城;鄢科;黄飞跃设计研发完成，并于2021-12-31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、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其相关的实施例可以应用于人工智能、智慧交通以及自动驾驶等场景中。图像处理方法包括：基于第一样本图像、第一类别标签、第二样本图像以及第二类别标签对图像分类模型进行训练；并在训练过程中使用了点损失函数、对比损失函数以及分类损失函数来设计一个训练损失函数，提高了图像分类模型的分类准确率。点损失函数的值和对比损失函数的值是基于第一特征图集以及第二特征图集确定的，第一特征图集和第二特征图集是图像分类模型分别对第一样本图像和第二样本图像识别处理得到的；分类损失函数的值是基于第一特征图集、第二特征图集、第一类别标签以及第二类别标签运算得到的。

本发明授权图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品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： 获取训练样本对，所述训练样本对包括第一样本图像、第二样本图像、所述第一样本图像对应的第一类别标签和所述第二样本图像对应的第二类别标签； 调用图像分类模型对所述第一样本图像进行特征识别处理，得到第一特征图集，所述第一特征图集包括第一中间特征图和第一目标特征图，以及调用所述图像分类模型对所述第二样本图像进行特征识别处理，得到第二特征图集，所述第二特征图集包括第二中间特征图和第二目标特征图；中间特征图从K个残差层得到，目标特征图从N-K个残差层获取；所述第一特征图集的像素点信息包括所述第一中间特征图中L个像素点对应的预测值，以及所述第一目标特征图中L个像素点对应的参考值；所述第二特征图集的像素点信息包括所述第二中间特征图中L个像素点对应的预测值，以及所述第二目标特征图中L个像素点对应的参考值，L为大于或等于1的整数，N大于或等于2，K大于等于1且小于等于N； 基于所述第一中间特征图中L个像素点对应的预测值，以及所述第一目标特征图中L个像素点对应的参考值，确定点损失函数的第一点损失值；基于所述第二中间特征图中L个像素点对应的预测值，以及所述第二目标特征图中L个像素点对应的参考值，确定所述点损失函数的第二点损失值；对所述第一点损失值以及所述第二点损失值进行求和运算，得到所述点损失函数的值； 基于所述第一目标特征图和所述第二目标特征图之间的特征差异确定对比损失函数的值，以及分别基于所述第一目标特征图和所述第二目标特征图对所述第一样本图像和所述第二样本图像进行图像分类处理，并根据图像分类处理的结果以及所述第一类别标签、所述第二类别标签确定分类损失函数的值； 根据所述点损失函数的值、所述对比损失函数的值以及所述分类损失函数的值确定所述图像分类模型对应的训练损失函数的值，并按照减小所述训练损失函数的值的方向对所述图像分类模型进行训练。

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