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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图像分类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116883708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210307715.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法、装置、电子设备及存储介质是由朱城设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待分类图像；将待分类图像输入至训练后的图像分类模型，得到待分类图像得分类结果，图像分类模型训练过程中的模型损失基于第一目标特征、第二目标特征以及样本图像的分类标识进行损失计算得到，第一目标特征根据初始图像分类模型对样本图像进行编码处理得到的多个第一图像特征获得，第二目标特征根据初始图像分类模型对目标图像特征进行解码处理得到的多个第二图像特征获得。由于模型损失是基于编码和解码过程中获得的多个图像特征来共同计算，因此计算得到的模型损失具有较高准确性，从而使基于训练后的图像分类模型对待分类图像进行分类得到的分类结果更准确。

本发明授权图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分类图像； 将所述待分类图像输入至训练后的图像分类模型，得到所述待分类图像的分类结果；所述图像分类模型训练过程中的模型损失基于分类损失和对比损失确定；所述图像分类模型包括编码网络，所述编码网络包括级联的多个编码层； 所述对比损失是对第一目标特征与第二目标特征进行对比损失计算得到；所述第一目标特征根据初始图像分类模型对样本图像进行编码处理得到的多个第一图像特征获得，各所述第一图像特征对应的特征图的尺寸大小不同，所述第二目标特征根据初始图像分类模型对多个第一图像特征中的目标图像特征进行解码处理得到的多个第二图像特征获得，各所述第二图像特征对应的特征图的尺寸大小不同； 所述分类损失根据所述样本图像的分类结果和分类标识确定；所述分类结果通过所述图像分类模型对最后一个编码层输出的图像特征进行分类计算得到，或者，利用所述图像分类模型对所述第一目标特征或第二目标特征进行分类计算得到；其中，所述最后一个编码层输出的图像特征的获取过程包括：通过所述级联的多个编码层的第一个编码层，对所述样本图像进行下采样编码得到图像特征；将所述第一个编码层编码得到的图像特征输出到后续级联的编码层，以在后续级联的编码层中继续进行下采样编码和输出编码得到的图像特征，直至最后一个编码层。

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