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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利视频处理网络的训练方法、装置、设备及可读存储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：CN113705291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202110218759.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频处理网络的训练方法、装置、设备及可读存储介质是由宋奕兵;潘甜;杨田雨;姜文浩;刘威设计研发完成，并于2021-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频处理网络的训练方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种视频处理网络的训练方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及人工智能中的计算机视觉技术，以提升对视频进行特征提取的准确度。该方法包括：对第一网络和第二网络进行多轮迭代训练，将最后一轮迭代训练输出的第一网络确定为目标视频处理网络，每轮迭代训练中，基于各个目标参考特征各自对应的贡献值以及各个目标参考特征和基础特征的相似度，对第一网络进行参数调整，并基于进行参数调整后的第一网络对第二网络进行参数调整。利用该方法得到的目标视频处理网络对视频进行特征提取时，得到的特征中可以保留更多的视频时序信息，提升了对视频进行特征提取的准确度。

本发明授权视频处理网络的训练方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频处理网络的训练方法，其特征在于，包括：基于训练视频，对第一网络和第二网络进行多轮迭代训练，将最后一轮迭代训练输出的第一网络确定为目标视频处理网络；所述第一网络和所述第二网络为网络结构相同且网络参数不同的网络，其中，一轮迭代训练包括:将基于所述训练视频获得的基础视频输入当前的第一网络，获得对应的基础特征，将基于所述训练视频获得的候选参考视频输入当前的第二网络，获得对应的候选参考特征；基于所述候选参考特征和至少一个历史参考特征，确定目标参考特征集合，并分别根据所述目标参考特征集合中各个目标参考特征与所述基础特征的相似度及各自对应的贡献值，确定所述各个目标参考特征各自对应的第一影响值，其中，贡献值表征对应的目标参考特征对所述一轮迭代训练的影响程度，且所述贡献值基于对应的目标参考特征的提取时间获得；所述一轮迭代训练为所述多轮迭代训练中的首轮迭代训练时，所述历史参考特征是基于所述当前的第二网络获得的，所述一轮迭代训练为所述多轮迭代训练中的非首轮迭代训练时，所述历史参考特征是基于历史的第二网络获得的；根据所述各个目标参考特征各自对应的第一影响值，对所述当前的第一网络进行参数调整，得到所述一轮迭代训练输出的第一网络；以及基于所述一轮迭代训练输出的第一网络，对所述当前的第二网络进行参数调整。

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