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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型的训练方法、视频分类方法、装置及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：CN116563669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310539771.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型的训练方法、视频分类方法、装置及设备是由崔东林;李滨伯设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、视频分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型的训练方法、视频分类方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、视频处理等技术领域。具体实现方案为：基于原始数据集对特征提取模型进行无监督训练；其中，所述特征提取模型包括图像编码器和文本编码器；基于标注数据集对训练得到的特征提取模型进行有监督训练；将所述原始数据集输入有监督训练得到的特征提取模型中，并根据图像编码器输出的图像特征和文本编码器输出的文本特征之间的相似度从所述原始数据集中筛选目标数据集；基于所述目标数据集对有监督训练得到的特征提取模型再次进行无监督训练，得到训练好的特征提取模型。

本发明授权模型的训练方法、视频分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型的训练方法，包括： 基于原始数据集对特征提取模型进行无监督训练；其中，所述原始数据集包括若干第一样本视频帧以及所述第一样本视频帧对应的文本说明，所述特征提取模型包括图像编码器和文本编码器，所述图像编码器用于对所述第一样本视频帧进行编码，得到对应的图像特征，所述文本编码器用于对所述文本说明进行编码，得到对应的文本特征； 基于标注数据集对训练得到的特征提取模型进行有监督训练；其中，所述标注数据集包括第二样本视频帧、针对所述第二样本视频帧标注的图像特征、所述第二样本视频帧对应的文本说明以及针对所述文本说明标注的文本特征； 将所述原始数据集输入有监督训练得到的特征提取模型中，并根据图像编码器输出的图像特征和文本编码器输出的文本特征之间的相似度从所述原始数据集中筛选目标数据集； 基于所述目标数据集对有监督训练得到的特征提取模型再次进行无监督训练，得到训练好的特征提取模型； 所述根据图像编码器输出的图像特征和文本编码器输出的文本特征之间的相似度从所述原始数据集中筛选目标数据集，包括： 若图像编码器输出的图像特征和文本编码器输出的文本特征之间的相似度大于预设值，则将所述原始数据集中与所述图像特征对应的第一样本视频帧以及与所述文本特征对应的文本说明确定为目标数据集； 或者， 对于图像编码器输出的图像特征和文本编码器输出的文本特征之间的相似度，按照从高到低进行排序； 选取排序靠前的预设数量的相似度对应的图像特征和文本特征； 将所述原始数据集中与所述图像特征对应的第一样本视频帧以及与所述文本特征对应的文本说明确定为目标数据集。

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