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龙图腾网获悉清华大学;上海交通大学申请的专利分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品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：CN119516278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411687224.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由黄天荫;盛斌;刘纯宇;曾典;李华婷;管洲榆;金依笑设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取无标签的第一图像数据和有标签的第二图像数据，将第一图像数据和第二图像数据输入至预设分类模型进行训练，输出第一图像数据的第一分类结果、第二图像数据对应的第一分类子模型、以及第三图像数据，根据第一分类结果和第一分类子模型输出的第二分类结果，确定第一损失，根据第三图像数据和第一图像数据，确定第二损失，以及根据第二损失和第一损失，对预设分类模型进行训练，得到目标分类模型；第三图像数据为掩码处理和补全处理后的图像。上述方法提供的基于有标签图像和无标签图像训练分类模型的方法，解决了模型的训练难度较大的问题。

本发明授权分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无标签的第一图像数据和有标签的第二图像数据； 将所述第二图像数据输入至第一初始分类子模型进行训练，得到第一分类子模型；将所述第一图像数据输入至所述第一分类子模型进行分类，得到第二分类结果；将所述第一图像数据输入至第二初始分类子模型进行处理，得到第一分类结果和第三图像数据； 根据所述第一分类结果和所述第一分类子模型输出的第二分类结果，确定第一损失，以及根据所述第三图像数据和所述第一图像数据，确定第二损失； 根据所述第二损失和所述第一损失，对预设分类模型进行训练，得到目标分类模型； 所述第二初始分类子模型包括编码器和解码器，将所述第一图像数据输入至所述第二初始分类子模型进行处理，得到所述第三图像数据，包括： 对所述第一图像数据进行掩码处理，得到掩码处理后的图像； 将所述掩码处理后的图像输入至所述编码器中进行编码，得到编码图像； 将所述编码图像输入至所述解码器中进行补全处理，得到所述第三图像数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;上海交通大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。