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龙图腾网恭喜百果园技术(新加坡)有限公司申请的专利一种模型训练和场景识别方法、装置、设备及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：CN114049584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202111174534.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种模型训练和场景识别方法、装置、设备及介质是由罗雄文;卢江虎;项伟设计研发完成，并于2021-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练和场景识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练和场景识别方法、装置、设备及介质，在训练场景识别模型时，首先通过样本图像的第一场景标签和标准交叉熵损失，训练得到核心特征提取层和全局信息特征提取层的参数，然后根据各层级的LCS模块输出的特征图和所述样本图像的第一场景标签逐像素计算得到的损失值，训练各层级的LCS模块的权重参数，最后训练得到场景识别模型的全连接决策层的参数。使得场景识别模型具备高丰富度特征的提取能力，基于场景识别模型进行场景识别，大幅提高场景识别的准确性。

本发明授权一种模型训练和场景识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种场景识别模型训练方法，其特征在于，所述场景识别模型包括核心特征提取层以及与所述核心特征提取层连接的全局信息特征提取层、各层级的LCS模块、全连接决策层，所述方法包括： 通过样本图像的第一场景标签和标准交叉熵损失，训练得到所述核心特征提取层和所述全局信息特征提取层的参数；所述样本图像用于指示图像是否违规； 根据所述各层级的LCS模块输出的特征图和所述样本图像的第一场景标签逐像素计算得到的损失值，训练所述各层级的LCS模块的权重参数； 通过所述样本图像的第一场景标签和标准交叉熵损失，训练得到所述全连接决策层的参数； 所述根据各层级的LCS模块输出的特征图和所述样本图像的第一场景标签逐像素计算得到的损失值，训练所述各层级的LCS模块的权重参数包括： 通过通道维度的注意力机制使用激活函数获取每个通道的重要性权重，根据所述每个通道的重要性权重对每个通道的特征图进行加权求和，得到汇总热力图； 根据所述汇总热力图、对象场景关联重要度和对象的面积逐像素计算损失值，根据所述损失值训练所述各层级的LCS模块的权重参数； 所述核心特征提取层包括第一类分组多感受野残差卷积模块和第二类分组多感受野残差卷积模块。

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