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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利图像识别模型的训练方法、图像识别方法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：CN116797858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210223703.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备是由何艾莲;付彬;乔宇设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备，其中，该方图像识别模型的训练方法包括：获取图像样本组，其中，所述图像样本组包括不同空间域的至少两个样本图像；将所述图像样本组内的不同空间域样本图像进行融合，得到混合增强图像，并对所述样本图像和所述混合增强图像设置相同标签；基于各标签对应的包括所述样本图像和所述混合增强图像的图像组，依次对图像识别模型进行迭代训练，得到目标图像识别模型。通过上述训练方案，可以使图像识别模型学习到相同标签、不同空间域样本图像的内在关系，从而提高图像识别模型的图像识别精度。

本发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取图像样本组，其中，所述图像样本组包括不同空间域的至少两个样本图像； 将所述图像样本组内的不同空间域样本图像进行融合，得到混合增强图像，并对所述样本图像和所述混合增强图像设置相同标签； 基于各标签对应的包括所述样本图像和所述混合增强图像的图像组，依次对图像识别模型进行迭代训练，得到目标图像识别模型； 所述图像识别模型包括特征提取模块和识别模块； 所述基于各标签对应的包括所述样本图像和所述混合增强图像的图像组，依次对图像识别模型进行迭代训练，包括： 将具有相同标签的样本图像和混合增强图像分别输入至待训练的特征提取模块，分别得到所述样本图像和所述混合增强图像的图像特征； 基于所述样本图像的图像特征和所述混合增强图像的图像特征确定损失函数，基于所述损失函数对图像识别模型中的特征提取模块和识别模块的参数进行更新； 所述特征提取模块包括全局特征提取模块和注意力特征提取模块，其中，所述全局特征提取模块用于提取输入图像的全局特征，所述注意力特征提取模块用于提取所述输入图像的不同尺度的多个注意力特征； 所述基于所述样本图像的图像特征和所述混合增强图像的图像特征确定损失函数，包括： 基于所述样本图像的全局特征和注意力特征、所述混合增强图像的全局特征确定损失函数； 所述图像样本组中包括不同空间域的第一样本图像和第二样本图像，所述第一样本图像和所述第二样本图像融合得到混合增强图像； 相应的，所述损失函数为： Ltotal＝α+α+α 其中，L＝L+L+L 其中，L表示第一损失函数，L表示第二损失函数，L表示第三损失函数，α、α、α分别表示第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数的权重；L表示第一样本图像对应的损失函数，L表示第二样本图像对应的损失函数，L表示混合增强图像对应的损失函数，表示第一样本图像的第i个注意力特征，表示第一样本图像的第j个注意力特征；表示第二样本图像的第i个注意力特征，表示第二样本图像的第j个注意力特征。

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