买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利图像检测模型的训练方法、图像检测方法、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：CN114998196B 。

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：202210426094.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像检测模型的训练方法、图像检测方法、装置及设备是由黄高;郭嘉懿;杜超群;黄慧娟;万鹏飞设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检测模型的训练方法、图像检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开是关于一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法、装置及设备，属于计算机技术领域。方法包括：获取属于目标风格的标准图像；调用正在训练的图像生成模型，对原始图像进行风格迁移得到目标图像；基于目标图像确定与目标图像的风格匹配的第一样本图像，基于图像生成模型的训练次数，确定样本标签；调用待训练的图像检测模型，将第一样本图像与标准图像进行对比，得到第一检测标签；基于样本标签和第一检测标签，训练待训练的图像检测模型，得到训练完成的图像检测模型。本公开提供了一种自动生成样本图像和样本标签的方式，然后利用样本图像、样本标签和标准图像，训练图像检测模型，从而使用图像检测模型来对图像风格进行检测。

本发明授权图像检测模型的训练方法、图像检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取属于目标风格的标准图像，所述目标风格为任一风格；调用正在训练的图像生成模型，对原始图像进行风格迁移，得到目标图像，所述图像生成模型用于生成属于所述目标风格的图像；所述图像生成模型包括多个候选图像生成模型中准确度小于目标阈值的模型，每个候选图像生成模型具有各自的训练次数和各自的准确度，且不同的候选图像生成模型当前的训练次数不同，所述准确度表示所述候选图像生成模型生成的属于所述目标风格的图像的准确程度；基于所述目标图像，确定与所述目标图像的风格匹配的第一样本图像，基于所述图像生成模型当前的训练次数，确定所述第一样本图像对应的样本标签，所述样本标签用于表示所述第一样本图像的风格与所述目标风格之间的实际相似度，所述样本标签与所述图像生成模型的训练次数正相关；调用待训练的图像检测模型，将所述第一样本图像与所述标准图像进行对比，得到第一检测标签，所述第一检测标签用于表示所述第一样本图像的风格与所述目标风格之间的预测相似度；基于所述样本标签和所述第一检测标签，训练所述待训练的图像检测模型，得到训练完成的图像检测模型，所述训练完成的图像检测模型用于检测任两个图像的风格之间的相似度；所述方法还包括：按照训练次数从小到大的顺序，确定所述多个候选图像生成模型对应的变化幅度；候选图像生成模型对应的变化幅度是指所述候选图像生成模型的准确度与前一个候选图像生成模型的准确度之间的差值；确定第一个小于预设值的变化幅度对应的候选图像生成模型，将所述候选图像生成模型的准确度确定为所述目标阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。