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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利训练关系识别模型、进行图分析的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：CN115187840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210698004.6，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权训练关系识别模型、进行图分析的方法及装置是由董兴宁;程远设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练关系识别模型、进行图分析的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种训练关系识别模型的方法，利用该模型进行图分析的方法和装置。训练方法包括，将关系类别总集划分为K个分组，并对应设置K个分类器，其中任意第k分类器对应的第k分类空间，由前一分类器对应的分类空间叠加第k分组中的关系类别构成。然后从图片样本全集中，分别针对K个分类器进行采样，得到K个样本子集，并将其各自输入对应的各分类器，得到图片中物体之间的关系类别预测结果。接着，基于K个分类器各自的分类损失确定第一损失，并基于K个分类器中不同分类器针对同一对物体的关系类别预测结果之间的相似度确定第二损失。从而，根据第一损失和第二损失更新关系识别模型。

本发明授权训练关系识别模型、进行图分析的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种训练关系识别模型的方法，所述关系识别模型包括编码网络和分类网络，所述编码网络用于识别图片中包含的多个物体，并对其编码；所述分类网络用于从预设的关系类别集中，识别所述多个物体之间的关系类别，所述方法包括： 将所述关系类别集划分为K个分组，并对应设置K个分类器构成所述分类网络；所述K个分类器中的首个分类器的分类空间对应于首个分组中的关系类别，后续任意的第k分类器对应的第k分类空间，由前一分类器对应的分类空间叠加第k分组中的关系类别构成； 从图片样本全集中，分别针对K个分类器进行采样，得到K个样本子集； 将各个样本子集中的样本图片经由所述编码网络输入对应的各分类器，得到样本图片中物体之间的关系类别预测结果； 基于K个分类器各自的分类损失确定第一损失，其中任意分类器的分类损失基于该分类器得出的关系类别预测结果与对应的类别标签确定； 基于K个分类器中不同分类器针对同一对物体的关系类别预测结果之间的相似度确定第二损失； 根据第一损失和第二损失确定总预测损失，根据所述总预测损失，更新所述编码网络和K个分类器。

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