腾讯科技(深圳)有限公司张斌杰获国家专利权
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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特征提取模型处理及特征提取方法、装置和计算机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：CN117011536B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211242030.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权特征提取模型处理及特征提取方法、装置和计算机设备是由张斌杰;葛艺潇;苏树鹏;徐叙远;王烨鑫;单瀛设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本特征提取模型处理及特征提取方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种特征提取模型处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法涉及机器学习，包括：获取样本图像及基于样本图像的第一图像特征所反映的特征鉴别力确定的继承参数；通过特征提取模型从样本图像中提取第二图像特征；通过历史图像分类模型基于第二图像特征进行第一分类，通过继承参数对第一分类的分类损失进行调整，得到模型兼容损失；通过图像分类模型基于第二图像特征进行第二分类；基于模型兼容损失和第二分类的分类损失，对特征提取模型和图像分类模型进行更新后继续进行联合训练，直至训练完成，获得训练完成的特征提取模型。采用本方法能够在确保模型兼容性的同时，提高图像特征提取有效性。
本发明授权特征提取模型处理及特征提取方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像和所述样本图像的继承参数；所述继承参数，是基于所述样本图像的第一图像特征所反映的特征鉴别力确定的；所述第一图像特征，是由已训练完成的历史特征提取模型从所述样本图像中提取得到的； 通过待训练的特征提取模型从所述样本图像中提取得到第二图像特征； 通过与所述历史特征提取模型联合训练得到的历史图像分类模型，基于所述第二图像特征进行第一分类，并通过所述继承参数对所述第一分类的分类损失进行调整，得到模型兼容损失； 通过待训练的图像分类模型基于所述第二图像特征进行第二分类，获得所述第二分类的分类损失； 基于所述模型兼容损失和所述第二分类的分类损失，对所述待训练的特征提取模型和所述待训练的图像分类模型进行更新后继续进行联合训练，直至训练完成，获得训练完成的特征提取模型。
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