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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视觉风格网络训练方法、视觉风格识别方法、装置及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：CN116957050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211184438.0，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权视觉风格网络训练方法、视觉风格识别方法、装置及设备是由刘刚设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉风格网络训练方法、视觉风格识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种视觉风格网络训练方法、视觉风格识别方法、装置及设备，应用于云技术、人工智能、地图领域、智慧交通、辅助驾驶、车载等各种场景，该视觉风格网络训练方法包括：获取至少两个样本数据对，以及每个样本数据对所包含的各个数据对应的对象互动数据；确定初始样本数据对；获取与初始样本数据对所包含的各个数据的进行互动的目标候选对象；根据目标候选对象的对象属性信息，确定目标样本数据对；根据目标样本数据对构建训练视觉风格网络的正样本数据、负样本数据和锚定目标样本数据。本申请实施例通过无监督与弱监督结合的方式，提升视觉风格网络的训练精度和效率，使用视觉风格网络能够对所有视觉风格进行标签识别，提升推荐范围。

本发明授权视觉风格网络训练方法、视觉风格识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种视觉风格网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取至少两个样本数据对，以及每个所述样本数据对所包含的各个数据对应的对象互动数据；每个所述样本数据对所包含的各个数据的展示数据相同、且每个所述样本数据对所包含的各个数据的内容相匹配； 根据所述对象互动数据，从所述至少两个样本数据对中确定出初始样本数据对；所述初始样本数据对包括初始正样本数据对和初始负样本数据对；所述初始正样本数据对所包含的各个数据对应的对象互动数据，满足第一预设条件；所述初始负样本数据对所包含的各个数据对应的对象互动数据，满足第二预设条件； 向候选对象集展示所述初始样本数据对所包含的各个数据，并从所述候选对象集中，获取与所述初始样本数据对所包含的各个数据进行互动的目标候选对象； 根据所述目标候选对象的对象属性信息，从所述初始样本数据对中确定出目标样本数据对；所述目标样本数据对包括从所述初始正样本数据对中确定得到的目标正样本数据对，以及从所述初始负样本数据对中确定得到的目标负样本数据对，所述目标正样本数据对所包含的各个数据的视觉风格相匹配，所述目标负样本数据对所包含的各个数据的视觉风格不匹配； 根据所述目标样本数据对，构建正样本数据、负样本数据和锚定目标样本数据；所述正样本数据的内容与所述锚定目标样本数据的内容相匹配，所述负样本数据的内容与所述锚定目标样本数据的内容不匹配； 将所述正样本数据、所述负样本数据和所述锚定目标样本数据，输入预设网络进行视觉风格特征提取，得到所述正样本数据对应的正样本数据向量、所述负样本数据对应的负样本数据向量和所述锚定目标样本数据对应的锚定样本数据向量；计算所述锚定样本数据向量与所述负样本数据向量之间的第一差异，以及所述锚定样本数据向量与所述正样本数据向量之间的第二差异；根据所述第一差异和所述第二差异，计算损失数据；根据所述损失数据调整所述预设网络的网络参数，直至满足预设训练结束条件，得到视觉风格网络。

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