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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及电子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：CN115222991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210922125.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及电子设备是由申世伟设计研发完成，并于2022-08-02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、图像分类方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开关于一种分类模型的训练方法、图像分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。所述分类模型的训练方法，包括：获取训练图像，训练图像携带有第一级类别标签；对训练图像进行聚类处理，得到多个聚类簇；根据训练图像所属的聚类簇，确定训练图像的第二级类别标签；采用携带有第一级类别标签和第二级类别标签的训练图像对基础分类模型进行训练，得到分类模型，基础分类模型是采用携带有第一级类别标签的训练图像训练后得到的模型。根据本公开的方案，使训练得到的分类模型具有同时识别不同级别的类别标签的能力，从而可以满足后续不同业务场景可能会存在的由粗到细的不同级别的类别识别需求。

本发明授权分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及电子设备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，包括： 获取训练图像，所述训练图像携带有第一级类别标签； 对所述训练图像进行聚类处理，得到多个聚类簇； 根据所述训练图像所属的聚类簇，确定所述训练图像的第二级类别标签； 采用携带有所述第一级类别标签和所述第二级类别标签的所述训练图像对基础分类模型进行训练，得到分类模型，所述基础分类模型是采用携带有所述第一级类别标签的所述训练图像训练后得到的模型； 所述根据所述训练图像所属的聚类簇，确定所述训练图像的第二级类别标签，包括：确定所述训练图像与所述训练图像所属的聚类簇之间的关联系数；根据所述关联系数确定所述训练图像的第二级类别标签； 在所述关联系数采用所述训练图像与所述训练图像所属的聚类簇的聚类簇中心之间的距离表征时，所述根据所述关联系数确定所述训练图像的第二级类别标签，包括：针对所述距离小于或等于距离阈值的训练图像，将第一预设值作为所述训练图像的所述第二级类别标签；针对所述距离大于所述距离阈值的训练图像，将所述训练图像所属的聚类簇的聚类簇中心作为所述训练图像的所述第二级类别标签；所述第一预设值为与聚类簇中心进行区别的值。

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