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龙图腾网获悉南开大学;南开大学深圳研究院申请的专利一种SAR图像分类模型的训练方法及相关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：CN119992210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510124917.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种SAR图像分类模型的训练方法及相关装置是由王鸿鹏;侯倩茹;宗健平;王晓虎设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像分类模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种SAR图像分类模型的训练方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，基于权重因子对教师投影头进行加权融合和中心化处理，得到蒸馏平衡投影头，并基于真值标签、蒸馏平衡投影头、学生投影头、第一投影头、以及第二投影头计算迭代的总损失，由于权重因子与训练数据中属于样本SAR图像的图像类别的图像数量呈反相关，因此，能够改善训练数据的长尾问题，进一步，基于迭代的训练数据中的所有样本SAR图像的真值标签、蒸馏平衡投影头、学生投影头、第一投影头、以及第二投影头进行有监督和无监督的联合训练得到总损失，从而提高了训练效果，进而提高SAR图像分类模型的分类效果。

本发明授权一种SAR图像分类模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种SAR图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括多次迭代，所述迭代包括： 获取所述迭代的训练数据，所述训练数据包括样本SAR图像和真值标签，所述真值标签标识图像类别； 对于任意一张所述样本SAR图像，获取所述样本SAR图像的样本特征图像的第一增强图像和第二增强图像； 将所述样本SAR图像的第一增强图像输入至学生模型和教师模型，获取所述学生模型输出的学生投影头和所述教师模型输出的教师投影头，所述学生模型为待训练的SAR图像分类模型，所述SAR图像分类模型由编码器和第一投影器构成，所述教师模型为所述SAR图像分类模型的镜像模型； 基于权重因子对所述教师投影头进行加权融合和中心化处理，得到蒸馏平衡投影头，所述权重因子与训练数据中属于所述样本SAR图像的图像类别的图像数量呈反相关； 将所述第一增强图像和所述第二增强图像输入至感知投影模块，获取所述感知投影模块输出所述第一增强图像对应的第一投影头和所述第二增强图像对应的第二投影头，所述感知投影模块与所述SAR图像分类模型共用编码器； 基于所述迭代的训练数据中的所有所述样本SAR图像的真值标签、蒸馏平衡投影头、学生投影头、第一投影头、以及第二投影头计算所述迭代的总损失； 若达到预设的训练完成条件，结束训练； 如未达到所述训练完成条件，更新模型参数后执行下一次迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南开大学;南开大学深圳研究院，其通讯地址为：300071 天津市南开区卫津路94号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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