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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院信息工程研究所申请的专利分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子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：CN116129163B 。

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：202111335272.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备是由张华;肖立强设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备，通过从第一样本图像集合中获取多张目标训练图像，利用初始模型提取每张目标训练图像的第一图像区域的第一特征，以及提取每张目标训练图像在多个缩放比例下对应有物体的第二图像区域、每个第二图像区域对应的第二特征和图像标签，根据每张目标训练图像中的第一图像区域、第一图像区域的第一特征和样本标签、目标训练图像中的第二图像区域、每个第二图像区域对应的第二特征和图像标签，得到特征损失值，根据特征损失值调整初始模型的参数，直至达到训练结束条件时得到目标分类模型。从而获得更准确的目标分类模型，并实现利用目标分类模型对图像进行更精准的分类。

本发明授权分类模型训练方法、图像分类方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种分类模型训练方法，其特征在于，包括： 从第一样本图像集合中获取多张目标训练图像，所述第一样本图像集合包括多个类别的物体对应的训练图像，每张训练图像分别标注有包括物体图像的第一图像区域及该第一图像区域对应的样本标签，所述多张目标训练图像分别属于至少两个类别的物体对应的训练图像； 利用初始模型提取所述多张目标训练图像中每张目标训练图像的第一图像区域的第一特征； 利用所述初始模型提取每张所述目标训练图像在多个缩放比例下对应有物体的第二图像区域、每个第二图像区域对应的第二特征以及每个第二图像区域对应的图像标签； 根据所述目标训练图像中的第一图像区域，从该目标训练图像对应的多个第二图像区域中选取目标图像区域； 根据每张所述目标训练图像对应的第一特征、每张所述目标训练图像的目标图像区域的第二特征以及每张所述目标训练图像所属的类别得到第一损失值； 根据每张所述目标训练图像对应的第一图像区域和各第二图像区域，得到该目标训练图像中各第二图像区域对应的质量平衡参数； 根据每张所述目标训练图像对应的第二图像区域的数量和目标图像区域的数量得到该目标训练图像的样本平衡参数； 根据所述目标训练图像中第一图像区域对应的样本标签和各第二图像区域对应的图像标签，得到所述目标训练图像的真实标签推理概率； 根据每张目标训练图像中各第二图像区域对应的质量平衡参数、该目标训练图像的样本平衡参数和真实标签推理概率，得到第二损失值； 将所述第一损失值与所述第二损失值累加得到特征损失值； 根据所述特征损失值调整所述初始模型的参数，直至达到训练结束条件时得到目标分类模型。

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