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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利图像检索模型的训练方法、图像检索方法及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：CN115795078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211572076.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权图像检索模型的训练方法、图像检索方法及装置是由王倩芸;丁昆;刘朋樟;张屹峰;李阁;周梦迪;朱阳光;包勇军设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像检索模型的训练方法、图像检索方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种图像检索模型的训练方法、图像检索方法及装置，涉及深度学习、图像处理等人工智能技术领域，图像检索模型的训练方法包括：获取多个样本图像，各样本图像以其中包括的样本对象的所属类别进行标注；将各样本图像输入图像检索模型中的目标检测网络，以获取对应样本图像中的样本图像块以及样本图像块的尺寸信息；将各样本图像块以及尺寸信息，输入图像检索模型中的特征提取网络，以获取对应样本图像中样本对象的预测特征向量；基于各样本对象的预测特征向量以及所属类别，确定损失值，并基于损失值，调整目标检测网络与特征提取网络的模型参数。能够实现对图像检索模型的训练，且该图像检索模型在用于图像检索时的检索准确性高。

本发明授权图像检索模型的训练方法、图像检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像检索模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个样本图像，各所述样本图像以其中包括的样本对象的所属类别进行标注； 将各所述样本图像输入图像检索模型中的目标检测网络，以获取对应样本图像中的样本图像块以及所述样本图像块的尺寸信息，所述样本图像块包括所述样本图像中的样本对象； 将各所述样本图像中的样本图像块以及所述样本图像块的尺寸信息，输入所述图像检索模型中的特征提取网络，以获取对应样本图像中样本对象的预测特征向量； 基于各所述样本图像中样本对象的预测特征向量以及所述样本对象的所属类别，确定损失值，并基于所述损失值，调整所述目标检测网络与所述特征提取网络的模型参数； 所述将各所述样本图像中的样本图像块以及所述样本图像块的尺寸信息，输入所述图像检索模型中的特征提取网络，以获取对应样本图像中样本对象的预测特征向量，包括： 对于每个所述样本图像，将所述样本图像中样本图像块的尺寸信息输入所述特征提取网络包括的第二尺寸特征提取模块，以基于所述尺寸信息获取所述样本图像块的第三尺寸特征； 将所述样本图像块输入所述特征提取网络包括的图像处理模块，以对所述样本图像块进行尺寸缩放，得到预设尺寸的第二图像块，并获取所述第二图像块对应的第二张量； 将所述第三尺寸特征和所述第二张量，输入所述特征提取网络中与所述第二尺寸特征提取模块及所述图像处理模块连接的第二融合模块，以将所述第三尺寸特征和所述第二张量融合，得到融合特征向量； 将所述融合特征向量输入所述特征提取网络中与所述第二融合模块连接的第二主干网络，以基于所述融合特征向量进行特征提取，得到所述样本图像中样本对象的预测特征向量； 所述第二张量包括所述样本图像块中各像素点在多个通道的像素值； 所述将所述第三尺寸特征和所述第二张量，输入所述特征提取网络中与所述第二尺寸特征提取模块及所述图像处理模块连接的第二融合模块，以将所述第三尺寸特征和所述第二张量融合，得到融合特征向量，包括： 将所述第三尺寸特征和所述第二张量，输入所述第二融合模块，以对于所述样本图像块中的每个像素点，将所述第三尺寸特征与所述像素点在所述多个通道的像素值拼接，得到所述像素点在多个所述通道的特征向量； 基于所述样本图像块中的各个像素点在多个所述通道的特征向量，生成所述融合特征向量。

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北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司，其通讯地址为：100176 北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室；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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