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龙图腾网获悉深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利训练服装分类模型的方法、服装分类方法及相关装置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：CN114821244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210593117.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练服装分类模型的方法、服装分类方法及相关装置是由陈仿雄设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练服装分类模型的方法、服装分类方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种训练服装分类模型的方法、服装分类方法及相关装置，获取训练集，训练集包括多个衣服图像和文本信息。对每个文本信息进行编码，得到文本编码特征。将各衣服图像和对应的文本编码特征对第一神经网络进行迭代训练，将收敛后的第一神经网络作为服装分类模型。基于文本信息包括衣服描述，采用多个衣服图像和对应的文本信息对第一神经网络进行训练，第一神经网络能学习到衣服图像所反映的图像特征和文本信息所反映的文本特征，文本特征能够辅助第一神经网络学习到在服装分类上更具有代表性的图像特征，从而，使得服装分类模型所提取的图像特征在服装分类上具有代表性性，能够提升服装分类的准确度。

本发明授权训练服装分类模型的方法、服装分类方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种训练服装分类模型的方法，其特征在于，包括： 获取训练集，所述训练集包括多个衣服图像和与所述多个衣服图像一一对应的文本信息，所述文本信息包括衣服描述，各所述衣服图像分别标注有真实服装类别； 对每个所述文本信息进行编码，得到向量列表和文本编码特征； 将所述衣服图像和与所述衣服图像对应的文本编码特征输入第一神经网络，得到与所述衣服图像对应的第一预测服装类别； 根据所述训练集对应的第一预测服装类别和所述训练集对应的真实服装类别之间的差异，调整所述第一神经网络的参数，直至收敛，将收敛后的第一神经网络作为所述服装分类模型； 所述第一神经网络包括依次级联的卷积模块、融合模块、全连接层和分类层； 所述将所述衣服图像和与所述衣服图像对应的文本编码特征输入所述第一神经网络，得到与所述衣服图像对应的第一预测服装类别，包括： 将所述衣服图像输入所述卷积模块进行下采样特征提取，得到衣服特征图； 所述衣服特征图和所述文本编码特征输入所述融合模块进行特征融合，得到融合特征图； 所述融合特征图经所述全连接层和所述分类层后，输出所述第一预测服装类别； 所述融合模块采用以下公式对所述衣服特征图和所述文本编码特征进行特征融合； Fx,e＝α*x+β α＝MLP1e；β＝MLP2e 其中，x为所述衣服特征图，e为所述向量列表，α为所述衣服图像对应的一个文本编码特征，β为所述衣服图像对应的另一个文本编码特征。

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