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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像编码器的训练方法、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：CN115115856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210531185.3，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权图像编码器的训练方法、装置、设备及介质是由杨森;项进喜;张军;韩骁设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像编码器的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像编码器的训练方法、装置、设备及介质，属于人工智能领域。该方法包括：获取第一样本组织图像；将第一样本组织图像分别进行数据增强，得到第一图像和第二图像；将第一图像输入第一图像编码器，得到第一特征向量；将第二图像输入第二图像编码器，得到第二特征向量；将不同的第一样本组织图像的多个第一特征向量进行聚类，得到多个第一聚类中心；将多个第一聚类中心中与第二特征向量相似值最大的特征向量，确定为正样本向量；将第一其余特征向量确定为负样本向量；基于第二特征向量、正样本向量和负样本向量，生成第一群组损失函数；基于第一群组损失函数，训练第一图像编码器和第二图像编码器。

本发明授权图像编码器的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像编码器的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本组织图像； 将所述第一样本组织图像进行数据增强，得到第一图像；将所述第一图像输入第一图像编码器，得到第一特征向量； 将所述第一样本组织图像进行数据增强，得到第二图像；将所述第二图像输入第二图像编码器，得到第二特征向量； 将所述第一特征向量确定为用于对比学习的对比向量，将所述第二特征向量确定为用于对比学习的锚向量； 将不同的所述第一样本组织图像的多个第一特征向量进行聚类，得到多个第一聚类中心；将所述多个第一聚类中心中与所述第二特征向量之间的相似值最大的特征向量，确定为所述多个第一特征向量中的正样本向量；将第一其余特征向量确定为所述多个第一特征向量中的负样本向量，所述第一其余特征向量指所述多个第一特征向量中除与所述第二特征向量之间的相似值最大的特征向量之外的特征向量； 基于所述第二特征向量和所述多个第一特征向量中的正样本向量，生成第一子函数；基于所述第二特征向量和所述多个第一特征向量中的负样本向量，生成第二子函数；基于所述第一子函数和所述第二子函数，生成第一群组损失函数； 基于所述第一群组损失函数，训练所述第一图像编码器和所述第二图像编码器；将所述第二图像编码器确定为最终训练得到的图像编码器。

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