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龙图腾网获悉深圳市东汇精密机电有限公司申请的专利图像识别训练方法、装置、计算机设备及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：CN114723988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210290573.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像识别训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由何彩梅;刘锦烽;何勇军;赵晶;陈建华;覃明诚设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像识别训练方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该图像识别训练方法包括：基于实体类型的实体属性，构建对应的扩展属性；基于实体类型的实体属性以及扩展属性，对实体类型的已知类视觉特征进行语义一致性合成，获取实体属性和扩展属性分别对应的已知类合成特征；将已知类视觉特征、已知类合成特征、实体属性以及扩展属性作为待训练分类模型的输入数据，将已知类视觉特征对应的类原型和实体类型作为待训练分类模型的输出数据，对将待训练分类模型进行训练，并最终生成已训练分类模型。该方法可有效保持实体类型视觉特征与语义特征的一致性，保障训练稳定性的同时提高了零样本识别的准确性。

本发明授权图像识别训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别训练方法，其特征在于，包括： S10、基于实体类型的实体属性，构建对应的扩展属性； S20、基于所述实体类型的实体属性以及扩展属性，对所述实体类型的已知类视觉特征进行语义一致性合成，获取所述实体属性和扩展属性分别对应的已知类合成特征； S30、将所述已知类视觉特征、已知类合成特征、实体属性以及扩展属性作为待训练分类模型的输入数据，将所述已知类视觉特征对应的类原型和所述实体类型作为所述待训练分类模型的输出数据，对所述待训练分类模型进行训练，并最终生成已训练分类模型； 所述S10，包括： 依次通过MSE损失和CE损失对所述已知类视觉特征进行特征分解，获取视觉区分特征； 通过triplet损失提取所述已知类视觉特征的所述类原型； 提取所述已知类视觉特征对应的实体属性，通过MSE损失对所述实体属性进行训练，以使所述实体属性分别和所述视觉区分特征和所述类原型对齐，并将训练结果作为所述实体类型对应的所述扩展属性； 所述S30，包括： 采用WGAN网络作为待训练分类模型，将所述已知类视觉特征、已知类合成特征、实体属性以及扩展属性作为待训练分类模型的输入数据，通过优化损失对所述WGAN网络进行训练，用于最终生成已训练分类模型； 获取未见类视觉特征，将所述未见类视觉特征输入所述已训练分类模型，用于识别所述未见类视觉特征对应的识别类型； 所述待训练分类模型包括生成器、实体属性解码器和扩展属性解码器； 在所述S20之后，还包括： 将所述已知类视觉特征和所述实体属性输入所述实体属性解码器，获取真实重建属性； 将所述已知类视觉特征和所述扩展属性输入所述重建属性解码器，获取扩展重建属性； 采用循环一致性损失，对所述真实重建属性和所述扩展重建属性进行训练，用于将所述已知类合成特征逼近所述已知类视觉特征； 所述循环一致性损失LR表示为： 其中，Decx和分别为真特征与伪特征经过Dec重建的属性特征，a为实体属性。

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