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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品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：CN120808075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511296498.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品是由郑阳;陆思翰;刘杰;梁伟;李擎;李江昀设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本公开涉及深度学习和图像识别技术领域，提供一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品，该训练方法包括：基于训练样本集和第一图像识别模型，对第二图像识别模型进行知识蒸馏训练，其中，通过以下方式进行训练：对第一图像识别模型的第一识别结果和第二图像识别模型的第二识别结果执行图像信息解耦，得到第一解耦信息及第二解耦信息；比较第一解耦信息和第二解耦信息，得到整体特征损失及细节特征损失；基于整体特征损失、细节特征损失及知识蒸馏损失，训练第二图像识别模型。本公开可以解决丢失纹理细节信息而导致知识蒸馏的效果不佳的问题，分别考虑整体特征损失和细节特征损失，提高知识蒸馏的效果。

本发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 基于训练样本集和第一图像识别模型，对第二图像识别模型进行知识蒸馏训练，得到经训练的第二图像识别模型，其中，所述训练样本集中包括多个样本图像，所述第一图像识别模型和所述第二图像识别模型用于识别样本图像中的目标对象， 其中，在每个训练轮次中，通过以下方式训练所述第二图像识别模型： 分别对所述第一图像识别模型在当前训练轮次的第一识别结果和所述第二图像识别模型在当前训练轮次的第二识别结果执行图像信息解耦，得到与所述第一识别结果对应的第一解耦信息、以及与所述第二识别结果对应的第二解耦信息，其中，所述第一解耦信息和所述第二解耦信息中的每个解耦信息包括用于表征图像整体特征的整体特征信息以及用于表征图像细节特征的细节特征信息； 通过比较所述第一解耦信息和所述第二解耦信息，得到与所述整体特征信息对应的整体特征损失以及与所述细节特征信息对应的细节特征损失； 基于所述整体特征损失、所述细节特征损失以及所述知识蒸馏训练的知识蒸馏损失，训练所述第二图像识别模型。

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