之江实验室;清华大学魏依娜获国家专利权
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龙图腾网获悉之江实验室;清华大学申请的专利一种图像分类方法、装置、设备及可读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：CN118537628B 。
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：202410557143.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质是由魏依娜;郭雨晨;谢斯蔚设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种图像分类方法、装置、设备及可读存储介质，响应于当前图像分类任务，获取当前图像分类任务对应的样本图像和标注类型，根据获取到的与当前图像分类任务匹配的各提示子网确定当前提示网络，结合当前提示网络和已训练的历史图像分类模型得到当前图像分类模型，根据样本图像及其标注类型训练当前图像分类模型，从而响应于图像分类请求，将待分类图像输入到训练完成的当前图像分类模型，得到待分类图像的类型。可见，通过上述方案，有效应对了灾难性遗忘问题，增强了模型在学习新任务时的灵活性和准确性，同时避免了之前获得知识的丢失。另外，端到端的训练方式，使得模型的学习过程更加稳健和高效。
本发明授权一种图像分类方法、装置、设备及可读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，包括： 响应于当前图像分类任务，获取所述当前图像分类任务对应的样本图像和所述样本图像的标注类型； 获取与所述当前图像分类任务匹配的各提示子网，并根据所述各提示子网确定当前提示网络； 根据所述当前提示网络和训练完成的历史图像分类模型，得到待训练的当前图像分类模型；其中，所述历史图像分类模型预先根据历史图像分类任务对应的样本图像训练完成，所述历史图像分类任务与所述当前图像分类任务不同； 将所述当前图像分类任务对应的样本图像输入到待训练的当前图像分类模型，得到所述图像分类模型输出的所述样本图像的预测类型，以所述预测类型和所述标注类型之间的差异的最小化为优化目标，优化所述当前提示网络，并根据优化完成的当前提示网络得到训练完成的当前图像分类模型； 响应于图像分类请求，将获取到的待分类图像输入到所述训练完成的当前图像分类模型，得到所述待分类图像的类型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室;清华大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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