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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练方法、搜索方法、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：CN114880509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210177517.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权模型训练方法、搜索方法、装置、电子设备及存储介质是由付程晗;范学峰;高菲;李国洪设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、搜索方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、搜索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉、智能搜索等领域。具体实现方案为：将样本图片输入待训练的第一模型；在所述第一模型中针对所述样本图片进行全局特征提取、局部区域识别、所述样本图片的重建，得到目标损失函数；根据所述目标损失函数的反向传播训练所述第一模型，得到训练后的第二模型。采用本公开，搜索速度快、且精度高。

本发明授权模型训练方法、搜索方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 将样本图片输入待训练的第一模型； 在所述第一模型中针对所述样本图片进行全局特征提取、局部区域识别、所述样本图片的重建，得到目标损失函数；其中，所述第一模型包括第一分支、第二分支和第三分支，所述第一分支用于从第一特征图中提取全局特征，所述第二分支用于识别出第二特征图中不同于其他区域的第一局部区域，所述第三分支用于根据所述第二特征图进行特征重建得到第三特征图；所述第一局部区域和所述第三特征图用于得到局部特征；所述第一特征图是主干网络中的倒数第一层的特征图；所述第二特征图是主干网络中的倒数第二层的特征图； 根据所述目标损失函数的反向传播训练所述第一模型，得到训练后的第二模型； 其中，所述目标损失函数是根据第一损失函数、第二损失函数及第三损失函数得到的；所述第一损失函数是根据所述第一分支提取的所述第一特征图的全局特征进行加性角度间隔运算得到的加性角度间隔损失函数；所述第二损失函数是根据所述第二分支识别的所述第二特征图中不同于其他区域的第一局部区域和所述第三分支输出的第三特征图得到的局部特征进行交叉熵运算得到的交叉熵损失函数；所述第三损失函数是根据所述第二特征图及所述第三分支输出的第三特征图进行均方误差得到的均方误差损失函数。

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