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龙图腾网恭喜中原动力智能机器人有限公司申请的专利垃圾分类模型的训练方法、垃圾分类方法及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：CN114187470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202111358578.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权垃圾分类模型的训练方法、垃圾分类方法及装置是由袁野;万里红;张赛;张伟;陈子昂设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本垃圾分类模型的训练方法、垃圾分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种垃圾分类模型的训练方法、垃圾分类方法及装置，通过对预先标注好的垃圾图像样本集进行重采样，得到均衡样本集；基于所述垃圾图像样本集和所述均衡样本集，训练预设的初始平滑感知模型，直至所述初始平滑感知模型达到第一预设收敛条件，得到目标平滑感知模型；基于所述垃圾图像样本集，对预设的第一垃圾分类模型进行迭代训练，得到第一损失值，并利用所述目标平滑感知模型，对所述第一损失值进行平滑处理，得到第二损失值；最后根据所述第二损失值，更新所述第一垃圾分类模型的模型参数，直至所述第一垃圾分类模型达到第二预设收敛条件，得到目标垃圾分类模型，提高模型的分类结果的准确度。

本发明授权垃圾分类模型的训练方法、垃圾分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种垃圾分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 对预先标注好的垃圾图像样本集进行重采样，得到均衡样本集； 基于所述垃圾图像样本集和所述均衡样本集，训练预设的初始平滑感知模型，直至所述初始平滑感知模型达到第一预设收敛条件，得到目标平滑感知模型，包括：基于所述垃圾图像样本集，对预设的第二垃圾分类模型进行训练，得到第三损失值，所述第二垃圾分类模型与第一垃圾分类模型的模型结构相同；利用所述初始平滑感知模型，对所述第三损失值进行平滑处理，得到第四损失值；根据所述第四损失值，更新所述第二垃圾分类模型的模型参数，得到第二目标垃圾分类模型；基于所述均衡样本集，对所述第二垃圾分类模型进行训练，得到第五损失值；根据所述第五损失值，更新所述初始平滑感知模型的模型参数，直至所述初始平滑感知模型达到所述第一预设收敛条件，得到目标平滑感知模型；其中，所述初始平滑感知模型是基于感知机为基础模型构建得到的平滑感知模型，其用于学习样本标签的平滑系数，以后续在第一垃圾分类模型进行训练时，对第一垃圾分类模型的损失函数进行平滑处理，起到抑制模型过拟合的作用； 基于所述垃圾图像样本集，对预设的第一垃圾分类模型进行迭代训练，得到第一损失值； 利用所述目标平滑感知模型，对所述第一损失值进行平滑处理，得到第二损失值； 根据所述第二损失值，更新所述第一垃圾分类模型的模型参数，直至所述第一垃圾分类模型达到第二预设收敛条件，得到目标垃圾分类模型； 其中，所述利用所述目标平滑感知模型，对所述第一损失值进行平滑处理，得到第二损失值，包括： 利用所述目标平滑感知模型，确定所述第一损失值对应的平滑系数； 基于第二损失函数，根据所述平滑系数，计算所述第二损失值，所述第二损失函数为： 其中，N表示所述垃圾图像样本集中垃圾图像样本的总量，Lossi表示第i个垃圾图像样本的损失函数，表示第i个垃圾图像样本属于第j个类别时的符号函数，表示第i个垃圾图像样本属于第j个类别时的概率，εj表示第j个类别的平滑系数，K为总类别数。

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