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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及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：CN116152551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211730943.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质是由袁瑾;肖嵘;王孝宇设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质。通过使用对比学习机制对初始分类模型进行训练，将对应的无标注信息的样本图像对应的损失与带有标注信息的样本图像对应的损失都考虑在内，实现了使用少量带有标注信息的样本图像对初始分类模型进行训练的目的，从而在数据标签较少的情况下，提高分类模型的训练精度，使用训练好的分类模型，从而得到分类精度较高的分类结果，本发明中，使用基于对比学习中损失与分类模型中的损失对分类模型进行训练，在分类模型中加入对比学习可以学习到样本图像之间内在的一致性信息，提高不同任务中对应图像特征之间的区别性，从而提高分类模型的分类精度。

本发明授权分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的分类模型训练方法，其特征在于，所述分类模型训练方法包括： 获取样本图像，从所述样本图像中提取所述样本图像对应的标签值；所述样本图像包括带标注样本图像和无标注样本图像，所述无标注样本图像的标签值标注为预设标识； 使用预设第一编码器与预设第二编码器对所述样本图像进行对比学习，确定所述对比学习对应的第一损失； 从所述预设第一编码器与预设第二编码器中选取目标编码器，使用所述目标编码器对所述样本图像进行编码处理，得到所述样本图像对应的图像特征，通过初始分类模型对所述图像特征进行预测分类，得到预测分类结果； 使用所述预测分类结果与所述样本图像对应的标签值，计算所述初始分类模型对应的第二损失； 所述使用所述预测分类结果与所述样本图像对应的标签值，计算所述初始分类模型对应的第二损失，包括： 从所述样本图像对应的标签值中获取第一属性的标签值与第二属性的标签值； 将所述第一属性标签值与所述第二属性标签值进行掩码处理，得到目标第一标签值与目标第二标签值；其中，掩码处理时，将标签值为所述预设标识的无标注样本图像对应掩码值设为0； 根据所述目标第一标签值与目标第二标签值，以及所述预测分类结果，计算得到所述初始分类模型对应的第二损失； 根据所述第一损失与所述第二损失，构建训练损失函数，基于所述训练损失函数对所述初始分类模型进行训练，得到训练好的分类模型。

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