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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像细粒度识别方法及装置、存储介质、计算机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：CN116664857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310695574.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权图像细粒度识别方法及装置、存储介质、计算机设备是由唐小初;苏童;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像细粒度识别方法及装置、存储介质、计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像细粒度识别方法及装置、存储介质、计算机设备，涉及图像识别技术领域、医学影像识别领域，主要目的在于解决图像细粒度识别效率、准确性较低的问题。主要包括获取待识别图像、与待识别图像的基础类别相匹配的目标描述文本，目标描述文本包括不同精细类别下的描述文本；利用已完成训练的特征提取模型分别对待识别图像、目标描述文本进行特征提取，得到图像特征向量、文本特征向量，已完成训练的图像识别模型为基于网络爬取的文本样本及联合损失函数训练得到的；基于所述图像特征向量、所述文本特征向量确定图像文本相似度矩阵，并基于所述图像文本相似度矩阵确定所述待识别图像的识别结果。主要用于细粒度识别图像。

本发明授权图像细粒度识别方法及装置、存储介质、计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种图像细粒度识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像、与所述待识别图像的基础类别相匹配的目标描述文本，所述目标描述文本包括不同精细类别下的描述文本； 利用已完成训练的特征提取模型分别对所述待识别图像、所述目标描述文本进行特征提取，得到图像特征向量、文本特征向量，所述已完成训练的特征提取模型为基于网络爬取的文本样本及联合损失函数训练得到的； 基于所述图像特征向量、所述文本特征向量确定图像文本相似度矩阵，并基于所述图像文本相似度矩阵确定所述待识别图像的识别结果； 其中，所述利用已完成训练的特征提取模型分别对所述待识别图像、所述目标描述文本进行特征提取，得到图像特征向量、文本特征向量之前，所述方法还包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括不同精细类别下的图像文本样本对，所述图像文本样本对包括图像样本、及从目标网站爬取的对应所述图像样本的一段描述文本样本，所述训练样本集的构建过程包括：获取预期精细类别，并根据所述预期精细类别获取分别与每个精细类别对应的至少一个图像样本；根据每个所述预期精细类别分别从目标网站中爬取至少一段描述文本；从对应所述图像样本的所述描述文本中提取任一段作为描述文本样本，并将所述描述文本样本与所述图像样本构建图像文本样本对，得到训练样本集； 构建初始特征提取模型，所述初始特征提取模型包括图像编码器、文本编码器； 基于所述训练样本集、所述图像编码器、文本编码器构建联合损失函数，具体包括：基于所述图像编码器对同一图像样本的两次编码结果构建第一损失函数；基于图像样本特征向量与文本样本特征向量的相似度矩阵与标签掩码矩阵构建第二损失函数；基于所述第一损失函数、所述第二损失函数进行加权融合得到联合损失函数；利用所述联合损失函数对初始特征提取模型进行训练，得到已完成训练的特征提取模型。

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