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龙图腾网获悉亚信科技(中国)有限公司申请的专利模型训练方法、图像分类方法及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：CN116612328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310587511.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型训练方法、图像分类方法及装置是由蒋乐;龚福才;黄雨安;李国明;叶晓舟;欧阳晔设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型训练方法、图像分类方法及装置，涉及计算机视觉与模式识别技术领域。该方法包括：获取多个第一样本图像；基于多个第一样本图像对初始分类模型进行至少一次训练操作，将符合预设训练结束条件的初始分类模型作为训练好的分类模型；训练操作包括：确定每个第一样本图像中的样本目标对象所在的预测区域；针对每个第一样本图像，通过所确定的预测区域对第一样本图像进行切分，获取第一样本图像对应的至少一个第二样本图像；确定至少一个第二样本图像分别对应的预测类别，以及损失函数；基于损失函数对初始分类模型的参数进行调整。本申请实施例提高了训练得到的分类模型的准确性。

本发明授权模型训练方法、图像分类方法及装置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： 获取多个第一样本图像； 基于所述多个第一样本图像对初始分类模型进行至少一次训练操作，将符合预设训练结束条件的初始分类模型作为训练好的分类模型； 其中，所述训练操作包括： 确定每个第一样本图像中的样本目标对象所在的预测区域； 针对每个第一样本图像，通过所确定的预测区域对所述第一样本图像进行切分，获取所述第一样本图像对应的至少一个第二样本图像；所述第二样本图像包括所述样本目标对象所在的预测区域中的至少部分区域； 确定所述至少一个第二样本图像分别对应的预测类别，基于各个样本目标对象分别对应的真实类别和各个第二样本图像分别对应预测类别，确定损失函数； 基于所述损失函数对所述初始分类模型的参数进行调整，将调整参数后的初始分类模型作为下一次训练操作对应的初始分类模型； 所述多个第一样本图像包括多个查询图像、与每一查询图像对应的至少一个类别相同的正例图像和与每一查询图像对应的至少一个类别不同的反例图像； 所述基于各个样本目标对象分别对应的真实类别和各个第二样本图像分别对应预测类别，确定损失函数，包括： 基于各个样本目标对象分别对应的真实类别，确定各个第二样本图像分别对应的标签类别； 基于各个第二样本图像分别对应的标签类别及其预测类别之间的第一差异性，确定第一损失函数； 基于属于同一类别的任意两个第二样本图像之间的第二差异性和不属于同一类别的任意两个第二样本图像之间的第三差异性，确定第二损失函数； 基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，确定所述损失函数。

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