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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利场景识别模型训练方法、场景识别方法及模型训练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：CN113723159B 。

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：202110222817.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权场景识别模型训练方法、场景识别方法及模型训练装置是由郭卉设计研发完成，并于2021-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景识别模型训练方法、场景识别方法及模型训练装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种场景识别模型训练方法、场景识别方法及模型训练装置，该场景识别模型训练方法通过对所述全局场景特征进行注意力提取得到局部特征，利用局部特征得到局部预测损失，利用全局场景特征与局部特征合并得到融合特征，利用融合特征得到融合预测损失，再根据局部预测损失和融合预测损失得到总预测损失值来进行场景识别模型的参数修正，由于该实施例中通过训练图像的场景类别标签分别进行局部预测损失值和融合预测损失值的计算，从而无须对训练图像的局部特征进行标注，可以降低人工标注的投入，降低模型训练的复杂程度，可广泛应用于图像识别技术领域。

本发明授权场景识别模型训练方法、场景识别方法及模型训练装置在权利要求书中公布了：1.一种场景识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练图像以及所述训练图像的场景类别标签； 将所述训练图像输入至场景识别模型得到第一场景分类结果以及目标场景分类结果； 根据所述第一场景分类结果以及所述场景类别标签得到局部预测损失值，根据所述目标场景分类结果以及所述场景类别标签得到融合预测损失值，根据所述局部预测损失值以及所述融合预测损失值得到总预测损失值； 根据所述总预测损失值对所述场景识别模型的参数进行修正； 其中，所述将所述训练图像输入至场景识别模型得到第一场景分类结果以及目标场景分类结果，包括： 通过所述场景识别模型提取所述训练图像的全局场景特征，对所述全局场景特征进行注意力提取，得到局部特征，对所述局部特征进行场景类别预测得到第一场景分类结果；将所述全局场景特征和所述局部特征合并，得到融合特征，对所述融合特征进行场景类别预测得到目标场景分类结果，所述全局场景特征用第一特征向量表征，所述局部特征用第二特征向量表征；所述对所述全局场景特征进行注意力提取，得到局部特征，包括： 对所述第一特征向量进行压缩处理，得到压缩特征向量，其中，所述压缩特征向量表征被压缩后的所述第一特征向量中每个空间坐标的注意力强度；对所述压缩特征向量进行矩阵变换处理，得到每个所述注意力强度所对应的候选点；从所述训练图像中提取与每个所述候选点对应的原图像框，从所述原图像框中筛选出目标图像框；获取所述目标图像框对应的向量，得到第二特征向量。

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