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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利样本生成、模型训练、图像处理方法、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：CN117671409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311370877.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权样本生成、模型训练、图像处理方法、装置、设备及介质是由沈智勇;赵一麟;陆勤;龚建设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本生成、模型训练、图像处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像对抗样本的生成、图像处理模型的训练、图像处理方法、装置、图像处理模型的训练装置、设备及非介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及深度学习领域。该图像对抗样本的生成方法包括：获取原始图像样本，并获取与原始图像样本对应的特征向量图；按照原始图像样本的图像尺度，对特征向量图进行图像缩放处理，得到标准尺度特征图；采用目标类型的注意力机制网络，对标准尺度特征图进行处理，得到注意力影响图；根据注意力影响图，为所述原始图像样本添加扰动，得到与原始图像样本对应的图像对抗样本。这样操作既避免了引入过多的求取像素点的训练梯度的计算量，也使得生成的图像对抗样本更加丰富多样，灵活性更好。

本发明授权样本生成、模型训练、图像处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像对抗样本的生成方法，包括：获取原始图像样本，并获取与原始图像样本对应的特征向量图；按照所述原始图像样本的图像尺度，对所述特征向量图进行图像缩放处理，得到标准尺度特征图；按照通道注意力机制网络的处理通道数，对所述标准尺度特征图进行通道维度的扩充；将所述标准尺度特征图输入至预先构建的通道注意力机制网络中，获取所述通道注意力机制网络输出的注意力结果图；将所述注意力结果图输入至逻辑回归模块中，获取所述逻辑回归模块输出的注意力影响图；将所述注意力影响图的通道维度缩减至扩充前的通道维度状态；根据所述注意力影响图，为所述原始图像样本添加扰动，得到与所述原始图像样本对应的图像对抗样本；其中，所述通道注意力机制网络包括：依次相连的第一卷积核模块、归一化模块和乘法器，以及，依次相连的第二卷积核模块、层归一化模块、第三卷积核模块和加法器；所述通道注意力机制网络的输入端分别与所述第一卷积核模块、所述乘法器的第一输入端和所述加法器的第一输入端相连，所述归一化模块的输出端与所述乘法器的第二输入端相连，所述乘法器的输出端与所述第二卷积核相连，所述第三卷积核模块的输出端与所述加法器的第二输入端相连，所述加法器的输出端作为所述通道注意力机制网络的输出端；其中，所述注意力影响图与所述原始图像样本的图像尺度一致，且注意力影响图中每个像素位置的数据均落入0,1的范围内，通过直接将注意力影响图与所述原始图像样本中相同像素位置的数据进行对应相加，以得到与所述原始图像样本对应的图像对抗样本。

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