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龙图腾网获悉紫东信息科技(苏州)有限公司申请的专利一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统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：CN114529748B 。

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：202011204792.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统是由戴捷;赵志芳;李亮设计研发完成，并于2020-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统，该图像分类模型训练方法包括：获取初始图像样本，并对初始图像样本进行数据增强，得到增强图像样本；将初始图像样本及增强图像样本输入预设图像分类模型，得到初始输出特征及增强输出特征；将增强输出特征与初始输出特征进行拟合，得到特征拟合结果；将初始输出特征及增强输出特征进行拼接，得到融合特征，并对融合特征与预设标签向量进行拟合，得到标签拟合结果；根据特征拟合结果及标签拟合结果，更新模型中的参数，直至得到训练完成的图像分类模型。本发明通过对样本进行数据增强来提高图像分类模型的泛化能力，并且使得样本训练出的模型分类性能得到保障，提高了模型的性能。

本发明授权一种图像分类模型训练方法及图像分类方法、系统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： 获取初始图像样本，并对所述初始图像样本进行数据增强，得到增强图像样本； 将所述初始图像样本及所述增强图像样本输入预设图像分类模型，得到对应的初始输出特征及增强输出特征； 利用特征级损失函数将所述增强输出特征与所述初始输出特征进行拟合，得到特征拟合结果； 将所述初始输出特征及所述增强输出特征进行拼接，得到融合特征，并利用标签级损失函数对所述融合特征与预设标签向量进行拟合，得到标签拟合结果； 根据所述特征拟合结果及所述标签拟合结果，更新所述预设图像分类模型中的参数，直至得到训练完成的图像分类模型； 其中，通过以下公式表示特征级损失函数： 其中，Loss1表示特征级损失函数，MSE表示MeanSquareError损失函数，n表示输出特征的向量维度，r表示初始输出特征，r′表示增强输出特征；rt表示第t次迭代后的特征表示；r′t表示第t次迭代后的增强输出特征； 通过以下公式表示标签级损失函数： 其中，Loss2表示标签级损失函数，CE表示CrossEntropy损失函数，ytruexi是图片xi的输出概率，ypredxi是图片xi对应的样本真实标签；ypred是概率向量，ytrue是样本正式标签向量； 所述利用标签级损失函数对所述融合特征与预设标签向量进行拟合，得到标签拟合结果，包括： 利用预设分类函数对所述融合特征进行分类，得到分类结果概率分布； 将所述分类结果概率分布转换成概率向量，利用标签级损失函数对所述概率向量与所述预设标签向量进行拟合，得到标签拟合结果； 所述对所述初始图像样本进行数据增强，包括： 对所述初始图像进行水平或垂直翻转、90度旋转，增加一级或二级亮度，增加对比度，改变色调。

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