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龙图腾网获悉上海瑾盛通信科技有限公司申请的专利抠图模型的训练方法、抠图方法、装置、设备及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：CN116452803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310377546.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权抠图模型的训练方法、抠图方法、装置、设备及存储介质是由王凡祎;张严浩设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本抠图模型的训练方法、抠图方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种抠图模型的训练方法、抠图方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取带标签的第一样本图像和无标签的第二样本图像，第一样本图像和第二样本图像均包括目标对象，标签为第一样本图像的抠图结果；基于第一样本图像和第二样本图像，以联合多教师模型的知识蒸馏和半监督学习的方式对学生模型进行训练，得到抠图模型。通过上述方式，本申请能够同时提升抠图小模型的语义表征和信息提取能力、泛化能力。

本发明授权抠图模型的训练方法、抠图方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种抠图模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取带标签的第一样本图像和无标签的第二样本图像，所述第一样本图像和所述第二样本图像均包括目标对象，所述标签为所述第一样本图像的抠图结果； 基于所述第一样本图像和所述第二样本图像，以联合多教师模型的知识蒸馏和半监督学习的方式对学生模型进行训练，得到抠图模型； 所述基于所述第一样本图像和所述第二样本图像，以联合多教师模型的知识蒸馏和半监督学习的方式对学生模型进行训练，得到抠图模型，包括： 利用至少两个预先训练好的所述教师模型分别对同一张所述第一样本图像进行处理，得到至少两个第一抠图结果，其中，不同所述教师模型是基于不同维度的样本图像进行训练得到； 基于至少两个所述第一抠图结果，从至少两个所述教师模型中确定出最优教师模型； 利用一个训练好的预设模型对所述第二样本图像进行处理，得到第二抠图结果； 利用所述学生模型对所述第一样本图像进行处理，得到第三抠图结果，以及利用所述学生模型对所述第二样本图像进行处理，得到第四抠图结果； 基于所述最优教师模型的第一抠图结果和第三抠图结果计算第一损失值，以及基于所述第三抠图结果和所述第一样本图像的标签计算第二损失值； 基于所述第二抠图结果和所述第四抠图结果计算第三损失值； 基于所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值对所述学生模型的参数进行调整。

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