云从科技集团股份有限公司张泽宇获国家专利权
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龙图腾网获悉云从科技集团股份有限公司申请的专利模型训练方法、装置及计算机存储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：CN114299355B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111476661.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、装置及计算机存储介质是由张泽宇设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、装置及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种模型训练方法、装置及计算机存储介质，包括构建目标模型的分类分枝和嵌入分枝；将基于有标签的第一原图样本生成的第一训练样本输入所述分类分枝执行分类预测，获得所述分类分枝的分类损失函数；将基于无标签的第二原图样本生成的任意两个第二训练样本输入所述嵌入分枝中执行对比预测，获得所述嵌入分枝的对比损失函数；根据所述分类损失函数、所述对比损失函数，训练所述目标模型。据此，本公开可以降低数据标注成本，并扩充样本数据的训练数量，以提高模型预测结果的稳定性和泛化性。
本发明授权模型训练方法、装置及计算机存储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： 构建目标模型的分类分枝和嵌入分枝； 将基于有标签的第一原图样本生成的第一训练样本输入所述分类分枝执行分类预测， 获得所述分类分枝的分类损失函数； 将基于无标签的第二原图样本生成的任意两个第二训练样本输入所述嵌入分枝中执行对比预测，获得所述嵌入分枝的对比损失函数；以及 根据所述分类损失函数、所述对比损失函数，训练所述目标模型； 将基于有标签的所述第一原图样本生成的任意两个所述第一训练样本输入所述嵌入分枝中执行对比预测，获得所述嵌入分枝的第一对比损失子函数； 将基于无标签的所述第二原图样本生成的任意两个所述第二训练样本输入所述嵌入分枝中执行对比预测，获得所述嵌入分枝的第二对比损失子函数； 根据所述第一对比损失子函数、所述第二对比损失子函数，获得所述嵌入分枝的所述对比损失函数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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