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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一种图片多标签分类的处理方法以及相关装置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：CN117315314B 。

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：202210699865.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图片多标签分类的处理方法以及相关装置是由刘刚设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图片多标签分类的处理方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图片多标签分类的处理方法以及相关装置，至少涉及人工智能等技术，减少不必要的图片质量评价领域的算法重复建模，降低研发成本投入，而且能够快速地响应业务的需求，适用于多种应用场景。该方法包括：获取待预测图片和预设标签分类结果，所述预设标签分类结果包括至少两个标记标签；基于预设自监督模型对所述待预测图片进行特征提取处理，得到所述待预测图片的图片嵌入特征；基于预设标签模型对每个所述标记标签进行特征提取，得到所述标记标签的标签嵌入特征；基于预设多标签分类模型对所述图片嵌入特征和所述标签嵌入特征进行融合处理，得到所述待预测图片的多标签分类结果。

本发明授权一种图片多标签分类的处理方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图片多标签分类的处理方法，其特征在于，包括： 获取待预测图片和预设标签分类结果，所述预设标签分类结果包括至少两个标记标签，每个所述标记标签用于指示所述待预测图片的预设图片分类情况； 基于预设自监督模型对所述待预测图片进行特征提取处理，得到所述待预测图片的图片嵌入特征，其中，所述预设自监督模型的训练方式为：获取训练样本集，所述训练样本集包括至少两个图片样本；基于预设对比损失模型对样本标签和样本特征相似度进行处理，得到对比损失值，其中，所述样本标签用于指示所述至少两个图片样本中每两个图片样本的匹配情况，所述样本特征相似度为所述每两个图片样本的样本特征之间的相似度；基于所述对比损失值更新所述预设自监督模型的模型参数，得到训练好的所述预设自监督模型； 基于预设标签模型对每个所述标记标签进行特征提取，得到所述标记标签的标签嵌入特征； 基于预设多标签分类模型对所述图片嵌入特征和所述标签嵌入特征进行融合处理，得到所述待预测图片的多标签分类结果，其中包括：将所述图片嵌入特征和所述标签嵌入特征输入至所述预设多标签分类模型，得到所述待预测图片的每个标记标签的预测分类概率值；基于所述每个标记标签的预测分类概率值确定所述待预测图片的多标签分类结果；所述多标签分类结果用于指示所述待预测图片所匹配的目标图片类别，其中，所述预设多标签分类模型是以样本图片的多标签分类结果为训练目标，以所述样本图片的图片嵌入特征以及所述样本图片的标记标签所对应的标签嵌入特征为训练数据进行迭代训练得到的机器学习模型； 其中，所述预设多标签分类模型包括第一Transform子模型和第二Transform子模型；将所述图片嵌入特征和所述标签嵌入特征输入至所述预设多标签分类模型，得到所述待预测图片的每个标记标签的预测分类概率值，包括： 基于所述第一Transform子模型对所述图片嵌入特征和所述标签嵌入特征进行编码处理，得到编码特征向量； 基于所述第二Transform子模型对所述编码特征向量和所述图片嵌入特征进行融合处理，得到所述待预测图片的每个标记标签的预测分类概率值。

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