济南博观智能科技有限公司梁潇获国家专利权
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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利一种相似图检索模型训练方法、系统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：CN117011637B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310641958.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种相似图检索模型训练方法、系统及相关装置是由梁潇设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种相似图检索模型训练方法、系统及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种相似图检索模型训练方法，包括：获取训练集；将训练集中不同图片小类图片及各图片对应的增强后图片作为输入数据输入至特征提取网络，得到高维特征；对高维特征经过损失函数训练得到梯度，利用梯度修正高维特征提取网络中的权重参数，得到高维特征矩阵；高维特征矩阵用于计算相似图片之间的相似度。本申请只需要对图像大类进行简单的快速标注，将大类中的每张图片均视为一个小类，无需对每张图片针对性的标注，减少了图片训练前的标注工作量，提升了相似图检索模型的训练效率。本申请还提供一种相似图检索模型训练系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
本发明授权一种相似图检索模型训练方法、系统及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种相似图检索模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练集；其中，所述训练集中的图片包含标注信息，每张所述图片对应一个图片小类，所述标注信息包含所述图片所属大类和图片序号，所述图片序号作为图片所属小类的标注信息； 将所述训练集中不同图片小类图片及各所述图片对应的增强后图片作为输入数据输入至特征提取网络，得到高维特征； 对所述高维特征经过损失函数训练得到梯度，利用所述梯度修正高维特征提取网络中的权重参数，得到高维特征矩阵；所述高维特征矩阵用于计算相似图片之间的相似度； 其中，所述获取训练集包括： 从图片增强集合中随机选择多种增强方式对所述图片进行增强，得到多张所述增强后图片，将所述图片和所述增强后图片作为训练集；其中，所述增强后图片与所述图片属于同一图片小类，并共享所述标注信息。
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济南博观智能科技有限公司，其通讯地址为：250001 山东省济南市高新区新泺大街1166号奥盛大厦3号楼17楼；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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