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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、装置、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：CN116681971B 。

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：202310717592.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取训练图像集，并从训练图像集中确定目标图像及其对应的图像类型；对训练图像集中的图像进行图像分割处理，得到图像的前景特征和背景特征；根据图像的前景特征和背景特征生成对应的训练数据集，并根据目标图像和图像类型确定训练数据集对应的训练标签；根据训练数据集和训练标签生成标签识别结果和图像分类结果；根据标签识别结果和图像分类结果确定图像分类模型的第一模型参数和第二模型参数，并根据第一模型参数和第二模型参数生成目标图像分类模型。本申请实施例旨在提高图像分类模型的分类精度、适用性以及泛化能力。

本发明授权图像分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练图像集，并从所述训练图像集中确定目标图像及其对应的图像类型； 对所述训练图像集中的图像进行图像分割处理，得到所述图像的前景特征和背景特征； 根据所述图像的前景特征和背景特征生成对应的训练数据集，并根据所述目标图像和所述图像类型确定所述训练数据集对应的训练标签； 根据所述训练数据集和所述训练标签生成标签识别结果和图像分类结果； 根据所述标签识别结果确定所述图像分类模型的第一模型参数，根据所述图像分类结果确定所述图像分类模型的第二模型参数，并根据所述第一模型参数和所述第二模型参数生成目标图像分类模型； 所述根据所述目标图像和所述图像类型确定所述训练数据集对应的训练标签，包括： 根据所述图像类型确定所述图像分类模型的模型训练需求； 根据所述目标图像和所述模型训练需求对所述训练数据集中的多个特征数据对进行筛选，得到目标特征数据对，并将所述目标特征数据对作为所述训练数据集对应的训练标签。

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