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龙图腾网获悉顺丰科技有限公司申请的专利分类模型的训练方法、装置、电子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：CN114187465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202010962100.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由杨杰设计研发完成，并于2020-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种分类模型的训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该分类模型的训练方法包括：获取多个样本图像；根据所述样本图像和所述样本分布标签进行特征提取处理，得到所述样本图像的基本特征信息和增广特征信息；根据所述基本特征信息和所述增广特征信息进行分类预测处理，得到所述样本图像的第一分类结果和第二分类结果；根据所述第一分类结果、所述第二分类结果以及所述类别标签，更新预设模型的模型参数，直至所述预设模型收敛时，将所述预设模型作为训练好的分类模型。本申请中可以提高分类模型对少样本的类别的分类精度，进而提升分类模型的整体分类精确度。

本发明授权分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个样本图像，其中，所述样本图像已经标注类别标签、以及样本分布标签，所述样本分布标签用于指示样本图像是头部数据或尾部数据；样本图像中，头部数据对应类别的样本数量多于尾部数据对应类别的样本数量； 根据所述样本图像进行特征提取处理，得到所述样本图像的图像特征信息； 获取所述图像特征信息的第一均值信息和第一方差信息； 将所述第一均值信息、以及所述第一方差信息作为基本特征信息； 根据所述样本分布标签，对所述图像特征信息进行分类处理，得到所述样本图像的尾部图像特征信息和头部图像特征信息； 将所述头部图像特征信息对应的第一方差信息作为所述尾部图像特征信息的第二方差信息；并将所述尾部图像特征信息对应的第一均值信息作为所述尾部图像特征信息的第二均值信息； 将所述第二均值信息、以及所述第二方差信息作为增广特征信息； 根据所述第一均值信息和所述第一方差信息，对所述样本图像进行分类预测处理，得到第一分类结果； 根据所述第二均值信息和所述第二方差信息，对所述样本图像进行分类预测处理，得到第二分类结果； 根据所述第一分类结果、所述第二分类结果以及所述类别标签，更新预设模型的模型参数，直至所述预设模型收敛时，将所述预设模型作为训练好的分类模型，其中，所述分类模型用于对图像进行分类。

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