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龙图腾网获悉杭州惠合信息科技有限公司申请的专利图像分类模型训练方法及装置、图像分类方法、设备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：CN116091864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211663539.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像分类模型训练方法及装置、图像分类方法、设备是由何进;钱少传;杜大洋;仝西鲁设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型训练方法及装置、图像分类方法、设备在说明书摘要公布了：本申请公开了图像分类模型训练方法及装置、图像分类方法、设备，包括：将训练图像样本数据划分为闭集图像样本数据和开集图像样本数据；闭集图像样本数据包括已知类别的K类数据，开集图像样本数据包括K类数据和未知类别数据；提取闭集图像样本数据的特征；基于闭集样本特征并通过无监督学习的方式确定K类数据中相似的类数据，将相似的类数据分至同一组以得到M组数据；利用M组数据对图像分类模型的目标模型结构进行训练，并在训练过程中，基于M组数据中的多组数据构建批数据，以及利用开集图像样本数据对图像分类模型的第一分类分支结构进行训练，以得到训练后的图像分类模型；提升了图像分类模型的性能，从而能够提升图像分类的准确度。

本发明授权图像分类模型训练方法及装置、图像分类方法、设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型训练方法，其特征在于，包括： 将训练图像样本数据划分为闭集图像样本数据和开集图像样本数据；所述闭集图像样本数据包括已知类别的K类数据，所述开集图像样本数据包括所述K类数据和未知类别数据； 提取所述闭集图像样本数据的特征以得到闭集样本特征； 基于所述闭集样本特征并通过无监督学习的方式确定所述K类数据中相似的类数据，将相似的类数据分至同一组以得到M组数据； 利用所述M组数据对图像分类模型的目标模型结构进行训练，并在训练过程中，基于所述M组数据中的多组数据构建批数据，以及利用所述开集图像样本数据对图像分类模型的第一分类分支结构进行训练，以得到训练后的图像分类模型；其中，所述目标模型结构包括特征提取结构和第二分类分支结构； 其中，所述利用所述开集图像样本数据对图像分类模型的第一分类分支结构进行训练，包括： 通过无监督学习将所述开集图像样本数据分类，得到G类； 为所述K类数据中的数据生成第一类标签；所述第一类标签表征该数据所属所述G类中的相应类； 为所述未知类别数据中的数据生成第二类标签；所述第二类标签表征该数据所属所述G类中的相应类；并且，所述第一类标签与所述第二类标签不存在相同标签； 将属于所述G类中同一类的所述K类数据中的数据和所述未知类别数据中的数据划分至同一组，得到G组数据； 利用所述G组数据对图像分类模型的第一分类分支结构进行训练。

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