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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利网络模型的优化方法、图像处理方法及电子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：CN114782461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202110008820.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权网络模型的优化方法、图像处理方法及电子设备是由任健强设计研发完成，并于2021-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型的优化方法、图像处理方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络模型的优化方法、图像处理方法及电子设备。其中，该方法包括：基于待优化网络模型确定第一训练模型和第二训练模型，其中，上述待优化网络模型用于对目标图像进行抠图处理，获取上述目标图像中所包含的前景目标对象，上述第一训练模型中的权重参数保持不变，上述第二训练模型中的权重参数可持续更新；将增量图像输入至上述第一训练模型，输出第一掩膜；对上述第一掩膜与第二掩膜进行掩膜融合处理，得到目标掩膜，其中，上述第二掩膜与上述增量图像相对应；利用上述目标掩膜对上述第二训练模型中的权重参数进行更新，得到优化后网络模型。本申请解决了现有技术中优化网络模型的方案存在优化效率低下的技术问题。

本发明授权网络模型的优化方法、图像处理方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的优化方法，其特征在于，包括： 基于待优化网络模型确定第一训练模型和第二训练模型，其中，所述待优化网络模型用于对目标图像进行抠图处理，所述第一训练模型中的权重参数变化范围满足第一阈值，所述第二训练模型中的权重参数变化范围满足第二阈值，所述第一训练模型的模型结构、所述第二训练模型的模型结构与所述待优化网络模型的模型结构相同； 将增量图像输入至所述第一训练模型，输出第一掩膜； 对所述第一掩膜与第二掩膜进行掩膜融合处理，得到目标掩膜，其中，所述第二掩膜与所述增量图像相对应，所述第二掩膜是预设的真实掩膜，所述目标掩膜由多个目标块状区域拼接得到，所述多个目标块状区域利用计算结果、所述第一掩膜与所述第二掩膜得到，所述计算结果通过将误差结果、误差阈值、误差控制系数、第一数值和第二数值输入至截断函数计算得到，所述误差结果基于误差计算函数对所述第一掩膜与所述第二掩膜进行误差计算得到； 利用所述目标掩膜对所述第二训练模型中的权重参数进行更新，得到优化后网络模型。

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