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龍圖騰網恭喜中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司申請的專利圖像重建模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114494006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011155802.1，技術領域涉及：G06F17/00；該發明授權圖像重建模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由陳虹設計研發完成，并于2020-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像重建模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像重建模型的訓練方法、圖像超分辨率重建方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中，圖像重建模型的訓練方法包括：采用相同的訓練圖像同時訓練第一神經網絡模型和第二神經網絡模型；其中，在訓練第一神經網絡模型時，基于第一信息對第一神經網絡模型進行監督訓練；所述第一信息表征第二神經網絡模型中間輸出的至少一個層級的圖像特征；第一神經網絡模型和第二神經網絡模型均用于圖像超分辨率重建；第二神經網絡模型對應的第一參數大于第一神經網絡模型對應的第一參數；所述第一參數表征神經網絡模型中的第一網絡結構的結構復雜度；所述第一網絡結構表征非線性映射結構。

本發明授權圖像重建模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像重建模型的訓練方法，其特征在于，包括：采用相同的訓練圖像同時訓練第一神經網絡模型和第二神經網絡模型；其中，在訓練第一神經網絡模型時，基于第一信息對第一神經網絡模型進行監督訓練；所述第一信息表征第二神經網絡模型中間輸出的至少一個層級的圖像特征；其中，所述基于第一信息對第一神經網絡模型進行監督訓練，包括：基于設定的損失函數計算第一神經網絡模型的訓練誤差；其中，所述設定的損失函數由第一損失函數和至少一個第二損失函數組成；所述第一損失函數的函數值表征第一神經網絡模型的輸出圖像與目標圖像之間的差異；所述至少一個第二損失函數中的每個第二損失函數的函數值表征第一神經網絡模型在對應層輸出的圖像特征與第二神經網絡在相同的對應層輸出的圖像特征之間的差異；第一神經網絡模型和第二神經網絡模型均用于圖像超分辨率重建；第二神經網絡模型對應的第一參數大于第一神經網絡模型對應的第一參數；所述第一參數表征神經網絡模型中的第一網絡結構的結構復雜度；所述第一網絡結構表征非線性映射結構。

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