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龙图腾网获悉北京爱奇艺科技有限公司申请的专利模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质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：CN114299548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111658421.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质是由毕泊设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质，属于服饰识别领域；模型训练时，将包括角色信息不同的样本图像输入，然后根据样本图像中服饰区域图像的特征对服饰区域图像进行分类得到分类结果，并将分类结果中任一分类中角色相同的服饰区域图像作为一个聚类簇，以得到聚类结果；然后判断聚类结果中每个聚类簇中附属区域图像的角色信息是否相同，相同则完成训练，不相同，则重新获取角色信息进行训练调整。由于在模型训练时，将分类结果根据角色信息进行聚类，这样最终得到的聚类簇中，角色信息相同，解决了现有服饰聚类模型分类不准确的问题，这样在使用该模型识别服饰信息时，能够保证通过该模型得到的服饰信息与实际信息相同。

本发明授权模型训练方法、服饰识别处理方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入样本图像集，所述样本图像集包括角色信息不同的样本图像； 获取所述样本图像的服饰区域图像；提取所述服饰区域图像的特征，根据所述特征对所述服饰区域图像进行分类得到分类结果，包括：将任一服饰区域图像作为一个顶点，以不同的服饰区域图像的特征的相似度判断任一顶点是否与其余顶点连接，以构建包含所有顶点及其连接关系的关联图；将所述关联图输入到已训练的第一图卷积神经网络中，得到所述关联图中所有顶点的第一置信度；获取所有第一置信度大于第一预设置信度的第一目标顶点；构建任一第一目标顶点的候选集子图；将任一候选集子图输入到已训练的第二图卷积神经网络中，得到所述任一候选集子图中第一目标顶点的第二置信度；获取所有第二置信度大于第二预设置信度的第二目标顶点；将任一所述第二目标顶点以及与其相邻的第二目标顶点作为同一聚类簇，以得到第一分类结果； 获取所述服饰区域图像对应的角色信息，并将所述分类结果的任一分类中角色信息相同的服饰区域图像作为一个聚类簇，得到所述服饰区域图像的聚类结果； 根据所述样本图像的角色标注信息，判断所述聚类结果中任一聚类簇中服饰区域图像的角色信息是否相同； 若是，判断完成则所述模型训练；若否，则重新执行获取所述服饰区域图像对应的角色信息的步骤及其后续步骤。

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