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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利机器学习模型训练方法和装置、视觉关系检测方法和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：CN115035342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210689986.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权机器学习模型训练方法和装置、视觉关系检测方法和装置是由潘滢炜;李业豪;姚霆;梅涛设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型训练方法和装置、视觉关系检测方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种机器学习模型训练方法和装置、视觉关系检测方法和装置，涉及人工智能领域。机器学习模型训练方法包括：利用第一机器学习模型对样本图像进行处理，以获得目标关系三元组中目标主体和目标客体的语义特征和空间特征、谓词概率分布结果、包括目标主体和目标客体的目标区域的视觉特征；根据谓词概率分布结果确定第一损失函数；利用第二机器学习模型预测目标主体的第一语义向量，预测目标主体的第一空间向量，预测目标客体的第一语义向量，预测目标客体的第一空间向量；根据预测结果确定第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数确定第一目标损失函数；利用第一目标损失函数对第一机器学习模型和第二机器学习模型进行训练。

本发明授权机器学习模型训练方法和装置、视觉关系检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型训练方法，包括： 利用第一机器学习模型对样本图像进行处理，以获得目标关系三元组中目标主体的语义特征和空间特征、目标客体的语义特征和空间特征、谓词概率分布结果、包括所述目标主体和所述目标客体的目标区域的视觉特征； 根据所述谓词概率分布结果和谓词标注结果确定第一损失函数； 利用第二机器学习模型根据所述目标主体的空间特征预测所述目标主体的第一语义向量，根据所述目标主体的语义特征预测所述目标主体的第一空间向量，根据所述目标客体的空间特征预测所述目标客体的第一语义向量，根据所述目标客体的语义特征预测所述目标客体的第一空间向量； 根据预测结果确定第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定第一目标损失函数； 利用所述第一目标损失函数对所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型进行训练； 其中，所述根据预测结果确定第二损失函数包括： 根据所述目标主体的第一空间向量和所述目标主体的空间标注结果、所述目标客体的第一空间向量和所述目标客体的空间标注结果确定第一子损失函数； 根据所述目标主体的第一语义向量和所述目标主体的语义标注结果、所述目标客体的第一语义向量和所述目标客体的语义标注结果确定第二子损失函数； 根据所述第一子损失函数和所述第二子损失函数确定所述第二损失函数。

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