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龙图腾网获悉厦门美图之家科技有限公司申请的专利基于深度学习通用任务框架模型的设计方法、装置及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：CN114722996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210202053.6，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权基于深度学习通用任务框架模型的设计方法、装置及设备是由李江;曲晓超;刘利朋;卢波;肖塞设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习通用任务框架模型的设计方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习通用任务框架模型的设计方法、装置、设备及存储介质，其包括：构建通用任务框架模型，所述通用任务框架模型包括可迭代任务模型和指标模型；通过所述可迭代任务模型对所输入的输入数据进行前向推理运算，得到目标结果；通过所述指标模型获取所述可迭代任务模型所输出的特征参数作为输入进行前向推理运算，得到指标结果；根据所述指标结果判断所述可迭代任务模型是否将所述目标结果作为输入进行下一轮迭代的前向推理运算。能够灵活的确保在算力和精度方面达到最佳的平衡。

本发明授权基于深度学习通用任务框架模型的设计方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习通用任务框架模型的设计方法，其特征在于，所述方法包括： 构建通用任务框架模型，所述通用任务框架模型包括可迭代任务模型和指标模型；其中，所述可迭代任务模型为可迭代的，可迭代部分的模型结构是首尾张量的维度一致；所述可迭代任务模型采用hourglass模块，用于姿态关键点坐标检测；所述指标模型用于评价可迭代任务模型的输出结果；所述指标模型通过卷积方式或者全连接方式进行构建； 通过所述可迭代任务模型对所输入的输入数据进行前向推理运算，得到目标结果；所述输入数据包括图片数据； 通过所述指标模型获取所述可迭代任务模型所输出的特征参数作为输入进行前向推理运算，得到指标结果； 根据所述指标结果判断所述可迭代任务模型是否将所述目标结果作为输入进行下一轮迭代的前向推理运算； 其中，所述根据所述指标结果判断所述可迭代任务模型是否将所述目标结果作为输入进行下一轮迭代的前向推理运算，包括： 循环将当前所得到的所述目标结果作为所述可迭代任务模型的输入进行前向推理运算，并通过所述指标模型获取所述可迭代任务模型当前所输出的特征参数进行前向推理运算，直到满足预设条件； 在所述通用任务框架模型的训练阶段，所述指标模型学习可迭代任务模型的当前loss，对可迭代任务模型计算得到的当前loss进行拟合，直到指标模型的loss低于设定阈值后才进行可迭代任务模型的反向传播。

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