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龙图腾网获悉北京爱奇艺科技有限公司申请的专利模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、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：CN116524333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310509880.4，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备是由丁苗高设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备，模糊检测模型包括虚焦预测网络和分类网络。先训练虚焦预测网络，获取训练完成的虚焦预测网络。进而，获取第一训练目标物图像和对应的模糊标签，将第一训练目标物图像输入训练完成的虚焦预测网络，该虚焦预测网络能够提取第一训练目标物图像的图像特征，且该图像特征中包括第一训练目标物图像的相对深度特征。将获得的图像特征输入分类网络，获取目标物模糊检测结果。利用目标物模糊检测结果和模糊标签生成的检测结果损失训练分类网络。图像是否模糊和图像成像的相对深度相关，本申请的图像特征融合有图像的相对深度信息，采用该图像特征训练得到的分类网络的检测效果较好。

本发明授权模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种模糊检测模型的训练方法，其特征在于，所述模糊检测模型包括虚焦预测网络以及分类网络，所述方法包括： 获取训练完成的虚焦预测网络；所述训练完成的虚焦预测网络用于提取输入所述虚焦预测网络的目标物图像的图像特征；所述图像特征包括所述目标物图像的相对深度特征； 所述虚焦预测网络为多尺度全卷积网络，所述虚焦预测网络包括多个第一上采样层和多个第一下采样层，所述图像特征为多尺度图像特征，包括每个所述第一上采样层输出的图像特征； 所述相对深度特征用于表示离拍摄源更近距离和离拍摄源更远距离的量； 获取第一训练目标物图像以及所述第一训练目标物图像对应的模糊标签； 将所述第一训练目标物图像输入所述训练完成的虚焦预测网络，获取所述第一训练目标物图像的图像特征；所述图像特征包括所述第一训练目标物图像的相对深度特征； 将所述图像特征输入分类网络中，获取所述分类网络输出的目标物模糊检测结果； 根据所述目标物模糊检测结果和所述模糊标签，计算检测结果损失； 根据所述检测结果损失训练所述分类网络。

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