北京字跳网络技术有限公司王亮亮获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利网络模型的构建方法、视线估计方法、装置、设备及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：CN119339429B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310899892.2，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权网络模型的构建方法、视线估计方法、装置、设备及介质是由王亮亮设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本网络模型的构建方法、视线估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例涉及一种网络模型的构建方法、视线估计方法、装置、设备及介质，该网络模型的构建方法包括：获取多个训练图像组；根据训练图像组中的两张眼睛样本图像标注的理论视线方向之间的角度差，得到训练图像组对应的视线差理论值，并根据视线差理论值确定训练图像组对应的第一权重；获取预设的初始网络模型针对多个训练图像组分别输出的视线差估计值；根据多个训练图像组各自对应的第一权重，对多个训练图像组各自对应的视线差理论值和视线差估计值之间的损失进行加权处理，得到加权损失；基于加权损失对初始网络模型进行训练，以基于训练后的初始网络模型构建目标网络模型。本公开实施例可有效保障视线方向估计的准确性。
本发明授权网络模型的构建方法、视线估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取多个训练图像组；其中，所述训练图像组中包含两张眼睛样本图像，所述眼睛样本图像标注有理论视线方向； 根据所述训练图像组中的两张眼睛样本图像标注的理论视线方向之间的角度差，得到所述训练图像组对应的视线差理论值，并根据所述视线差理论值确定所述训练图像组对应的第一权重； 获取预设的初始网络模型针对所述多个训练图像组分别输出的视线差估计值；其中，所述视线差估计值是所述初始网络模型针对所述训练图像组中的两张眼睛样本图像的视线方向之间的角度差进行估计所得； 根据所述多个训练图像组各自对应的第一权重，对所述多个训练图像组各自对应的视线差理论值和视线差估计值之间的损失进行加权处理，得到加权损失； 基于所述加权损失对所述初始网络模型进行训练，以基于训练后的初始网络模型构建目标网络模型；其中，所述目标网络模型用于生成两张目标眼睛图像之间的视线差估计值。
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