腾讯科技(深圳)有限公司付灿苗获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种图像质量识别模型的确定方法和相关装置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：CN116259083B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202111493694.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种图像质量识别模型的确定方法和相关装置是由付灿苗设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像质量识别模型的确定方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像质量识别模型的确定方法和相关装置，涉及人工智能领域的图像识别和机器学习，在图像分类场景中，图像质量和分类难度相关，故获取标注了实际分类类别的图像样本，通过初始分类模型确定图像样本在多个分类类别下的概率分布，通过注意力层，基于该概率分布为图像样本生成对应分类难度的注意力权重，该注意力权重可以让模型更关注不易被分类的图像样本，以此训练得到的分类模型，其注意力层输出的注意力权重的大小能够起到区分输入图像的图像质量的高低。故无需专门标注图像质量的样本，通过将训练的分类模型中注意力层更改为模型输出层，即可得到用于根据注意力权重识别图像质量的识别模型，降低了识别模型的获取成本。
本发明授权一种图像质量识别模型的确定方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像质量识别模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括样本标签的图像样本，所述样本标签用于标识所述图像样本的实际分类类别； 将所述图像样本输入初始分类模型，通过所述初始分类模型确定在多个分类类别下的概率分布； 根据目标数量的图像样本分别对应的概率分布，通过所述初始分类模型的注意力层确定所述目标数量的图像样本分别对应的注意力权重，其中，所述目标数量的图像样本分别对应的注意力权重之和为常数，所述注意力权重用于标识所述图像样本的分类难度，所述注意力权重与所述分类难度呈负相关； 根据所述注意力权重以及所述概率分布与所述实际分类类别的差异，确定所述图像样本对应的损失函数； 通过所述损失函数对所述初始分类模型进行模型训练，得到分类模型； 将所述分类模型的注意力层更改为模型输出层，得到用于根据所述注意力权重识别图像质量的识别模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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