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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像识别模型的获取方法、图像识别方法、装置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：CN114283310B 。

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：202110984013.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别模型的获取方法、图像识别方法、装置及介质是由杨善明;苑鹏程;顾晓光;刘泽宇设计研发完成，并于2021-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的获取方法、图像识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了图像识别模型的获取方法、图像识别方法、装置及介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取第一样本图像和第二样本图像，第一样本图像为具有类别标签的图像，第二样本图像为不具有类别标签的图像。基于第一样本图像训练得到第一模型，通过第一模型提取第二样本图像的特征向量，对特征向量进行聚类，得到聚类结果。基于聚类结果训练得到第二模型，第二模型用于识别输入的图像所属的类别。本申请通过聚类结果训练得到第二模型，不仅充分利用了不具有类别标签的样本图像，而且使得第二模型能够学习到属于相同类别的各个第二样本图像的共有特性，提高了第二模型的识别准确率。聚类过程还节约了训练所需的处理资源，提高了训练效率。

本发明授权图像识别模型的获取方法、图像识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本图像和第二样本图像，所述第一样本图像为具有类别标签的图像，所述第二样本图像为不具有类别标签的图像； 获取所述第一样本图像和所述第二样本图像中的各个样本图像对应的图像集，任一样本图像对应的图像集包括基于所述任一样本图像获取的全局图像和局部图像； 对于任一样本图像，将所述任一样本图像对应的图像集中包括的全局图像输入第四模型，得到第一输出结果，将所述任一样本图像对应的图像集中包括的全局图像和局部图像输入第五模型，得到第二输出结果，所述第一输出结果和所述第二输出结果中的任一输出结果包括每个所输入的图像对应的至少两个子结果，每个所输入的图像对应的子结果指示对应的图像属于一种类别的概率； 基于所述第一输出结果中各个全局图像对应的子结果和所述第二输出结果中各个局部图像对应的子结果，确定交叉熵损失； 基于所述交叉熵损失更新所述第五模型，得到更新后的第五模型，基于所述更新后的第五模型获取第三模型； 基于所述第一样本图像对所述第三模型进行微调，得到第一模型； 通过所述第一模型提取所述第二样本图像的特征向量，对所述特征向量进行聚类，得到聚类结果； 基于所述聚类结果对所述第三模型进行微调，得到微调后的第三模型，基于所述微调后的第三模型得到第二模型，所述第二模型用于识别输入的图像所属的类别。

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