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龙图腾网获悉浪潮(北京)电子信息产业有限公司申请的专利一种图像数据的分类方法、装置以及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：CN115620074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211411839.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像数据的分类方法、装置以及介质是由朱克峰;阚宏伟;王彦伟;黄伟设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像数据的分类方法、装置以及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像数据的分类方法、装置以及介质，应用于模型蒸馏技术领域。本申请预先构建扩散模型，并使用原始数据集训练得到用于生成图像数据图像生成器，然后构建模型蒸馏框架以获得待蒸馏的图像分类模型；最后将图像生成器生成的图像数据作为参数训练图像分类模型，以得到蒸馏后的目标模型。本方案在模型蒸馏的训练过程中，使用这些生成的数据来代替原始数据集，保留高精度的前提下有效压缩了模型的大小，保证了模型蒸馏过程正常进行。将扩散模型应用在模型蒸馏的机制中，替换传统模型蒸馏中必需的原始数据集，大幅提升了生成图像的品质，在保持模型蒸馏准确度的前提下，进一步减少了参与模型蒸馏所需要的生成图像的规模。

本发明授权一种图像数据的分类方法、装置以及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像数据的分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的图像数据； 调用蒸馏后的目标模型；其中，所述目标模型的获取包括：预先构建好扩散模型后通过原始数据集训练得到图像生成器；采用所述图像生成器生成与原始数据集同尺寸的代替原始数据集的图像训练数据；构建模型蒸馏框架，获得待蒸馏的Teacher模型，该模型是从ImageNet数据集训练而得到的预训练图像分类模型；初始化目标模型，所述目标模型的权重用随机数进行初始化，该模型为针对ImageNet图像分类的模型；构建模型蒸馏的联合损失函数，并初始化模型蒸馏参数；将所述图像生成器生成的所述图像训练数据作为模型蒸馏框架的参数，开始模型蒸馏的训练；对所述图像分类模型按预设的迭代次数完成训练，实现无原始数据场景下的模型蒸馏，以得到蒸馏后的所述目标模型；其中，所述将所述图像生成器生成的所述图像训练数据作为参数训练图像分类模型，以得到蒸馏后的所述目标模型之后，还包括：利用ImageNet验证集获取所述目标模型的准确率；判断所述目标模型的准确率下降范围是否在可接受范围内；若是，则判定所述目标模型蒸馏成功； 采用蒸馏后的所述目标模型对所述待分类的图像数据进行图像分类。

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