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龙图腾网获悉马上消费金融股份有限公司申请的专利图像识别模型训练方法、图像识别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：CN116129167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211399636.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像识别模型训练方法、图像识别方法及装置是由刘彦宏;夏粉;蒋宁;吴海英设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型训练方法、图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像识别模型训练方法、图像识别方法及装置，该图像识别模型训练方法包括：将训练集中每组训练样本中的原始样本图像和对抗样本图像输入待训练的图像识别模型，得到预测分类结果和对抗样本图像特征向量；根据对抗样本图像特征向量中的第一特征向量和第二特征向量确定第一损失，根据预测分类结果和原始样本图像的标注信息确定第二损失；在确定第一损失对应的第一梯度和第二损失对应的第二梯度之间存在梯度冲突时，对第一梯度和第二梯度进行梯度冲突消除处理，基于处理后的第一梯度和第二梯度，调整图像识别模型的参数，得到训练完成的图像识别模型。本申请能够提高图像识别模型对图像进行识别的准确度以及图像识别模型的泛化能力。

本发明授权图像识别模型训练方法、图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练集中每组训练样本中的原始样本图像、所述原始样本图像的标注信息以及对抗样本图像，其中，所述标注信息用于指示所述原始样本图像中存在的目标对象信息，所述对抗样本图像为对所述原始样本图像增加对抗扰动后获得的图像； 将所述原始样本图像和所述对抗样本图像输入待训练的图像识别模型，得到所述待训练的图像识别模型输出的预测分类结果和对抗样本图像特征向量，所述对抗样本图像特征向量包括第一特征向量和第二特征向量，其中，所述第一特征向量为所述待训练的图像识别模型的骨干网络输出的对抗样本图像对应的特征向量，所述第二特征向量为所述待训练的图像识别模型的骨干网络输出的所述对抗样本图像的复制图像对应的特征向量； 根据所述第一特征向量和所述第二特征向量确定第一损失，以及根据所述预测分类结果和所述标注信息确定第二损失，并确定所述第一损失对应的第一梯度和所述第二损失对应的第二梯度之间是否存在梯度冲突，所述第一梯度为所述第一损失相对于所述待训练的图像识别模型参数的梯度，所述第二梯度为所述第二损失相对于所述待训练的图像识别模型参数的梯度； 响应于所述第一梯度和所述第二梯度存在梯度冲突，对所述第一梯度和所述第二梯度进行梯度冲突消除处理，得到处理后的第一梯度和第二梯度； 基于所述处理后的第一梯度和第二梯度，调整所述待训练的图像识别模型的参数，得到训练完成的图像识别模型。

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