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龙图腾网恭喜荣耀终端股份有限公司申请的专利图像处理方法、模型压缩方法及相关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：CN118446272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311140635.7，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权图像处理方法、模型压缩方法及相关设备是由靳炯超设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、模型压缩方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像处理方法、模型压缩方法及相关设备。该图像处理方法，使用通过分模块的蒸馏训练得到的第一神经网络对图像进行处理，能够节省移动端的算力，降低移动端的消耗。在一些实施例中，第一神经网络是通过在分模块的蒸馏训练中结合量化感知训练得到的，能够进一步降低移动端的消耗。该模型压缩方法，以第二神经网络中第一卷积模块为教师模型，以第一神经网络中对应的第二卷积模块为学生模型，进行分模块的蒸馏训练，以更新第一神经网络中的参数，能够显著提升GPU服务器的运算效率与内存优化程度。在一些实施例中，在分模块的蒸馏训练架构中对第一神经网络进行量化感知训练，能够进一步提升GPU服务器的运算效率与内存优化程度。

本发明授权图像处理方法、模型压缩方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取图像；基于第一神经网络对所述图像进行处理；输出所述第一神经网络处理后的图像，所述第一神经网络是通过分模块的蒸馏训练得到的；其中，所述第一神经网络是通过分模块的蒸馏训练得到的，包括：以第二神经网络包括的X个第一卷积模块中的每个第一卷积模块为教师模型，以所述第一神经网络包括的X个第二卷积模块中的每个第二卷积模块为学生模型，所述第一神经网络的参数是根据所述每个第一卷积模块的第一输出结果和所述每个第二卷积模块的第二输出结果进行更新的，其中，所述第一输出结果是通过针对所述每个第一卷积模块输入输入数据得到的，所述第二输出结果是通过针对所述每个第二卷积模块输入所述输入数据得到的，所述X个第二卷积模块与所述X个第一卷积模块一一对应，所述每个第一卷积模块包括M个卷积层，所述每个第二卷积模块包括N个卷积层，X＞1，M＞N≥1且X、M和N均为整数；其中，所述第一神经网络的参数是根据所述每个第一卷积模块的第一输出结果和所述每个第二卷积模块的第二输出结果进行更新的，包括：所述第一神经网络中的第i个第二卷积模块中的参数是通过基于第i个第一损失函数值进行反向传播得到的；所述第i个第一损失函数值是根据第i个第一子损失函数值和第i个第二子损失函数值得到的，其中，所述第i个第一子损失函数值是根据所述X个第一卷积模块中的第i个所述第一卷积模块的第i个所述第一输出结果和所述X个第二卷积模块中的第i个所述第二卷积模块的第i个所述第二输出结果得到的，所述第i个第二子损失函数值是根据第i个所述第二输出结果和目标数据得到的，1≤i≤X且i为整数。

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