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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图像内标识位置确定方法、模型训练方法、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：CN116681765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310659776.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权图像内标识位置确定方法、模型训练方法、装置及设备是由于林泉;于培华;郭冠军设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像内标识位置确定方法、模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种图像内标识位置确定方法、模型训练方法、装置及设备，通过获取目标图像；针对目标图像进行处理，得到第一特征图，第一特征图用于指示目标图像内至少一个图像元素所在的目标区域；基于第一特征图，调用第一预测模型，得到目标图像中待插入标识所在的目标位置，其中，目标位置位于目标区域之外，且与目标区域具有第一位置关系，第一位置关系基于目标图像内的至少一个图像元素的位置确定。降低了第一预测模型的训练难度，提高预测准确性，从而解决标识位置设置不合理、设置效率低的问题。

本发明授权图像内标识位置确定方法、模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像内标识位置确定方法，其特征在于，包括： 获取目标图像； 针对所述目标图像进行处理，得到第一特征图，所述第一特征图用于指示所述目标图像内至少一个图像元素所在的目标区域； 基于所述第一特征图，调用第一预测模型，得到所述目标图像中待插入标识所在的目标位置，其中，所述目标位置位于所述目标区域之外，且与所述目标区域具有第一位置关系，所述第一位置关系基于所述目标图像内的至少一个图像元素的位置确定； 所述第一预测模型包括依次连接的编码器单元和解码器单元，所述调用所述第一预测模型，得到所述目标图像中待插入标识所在的目标位置，包括： 将所述第一特征图和所述目标图像进行特征融合，得到融合图像； 通过所述编码器单元对所述融合图像进行自注意力计算，得到所述融合图像中各图像区域对应的第一融合特征，所述第一融合特征表征对应图像区域的图像特征和其他图像区域的图像特征的注意力加权和； 通过所述解码器单元对所述融合特征进行解码计算，得到所述目标位置对应的解码向量，所述解码向量表征所述目标位置在所述目标图像的全局感受野下的特征； 基于预训练的第二预测模型，将所述解码向量映射为所述目标位置的坐标。

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