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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利一種模型遷移方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115131633B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210665169.3，技術領域涉及：G06V10/776；該發明授權一種模型遷移方法、裝置及電子設備是由周峰暐;謝傳龍;董其實;胡天陽;楊永鑫;李震國設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型遷移方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能領域的一種模型遷移方法，包括：獲取目標任務的樣本數據，樣本數據中包括多個圖像樣本；基于樣本數據分別對N個預訓練模型進行評估，得到N個評估值，該評估值用于表征預訓練模型與目標任務間的適配度，N≥2；基于N個評估值，從N個預訓練模型中確定出K個預訓練模型，K個預訓練模型為在對N個評估值由大到小排序后的前K個評估值對應的模型,1≤K≤N；基于K個預訓練模型對樣本數據進行處理，得到用于處理目標任務的目標模型，目標模型中包括K個預訓練模型。由此可以從大量的預訓練模型構成的模型庫中，快速找到適用于當前任務的預訓練模型，并能融合多個最優的預訓練模型的能力共同解決當前任務，有效提升了預訓練模型的分布外泛化能力。

本發明授權一種模型遷移方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種模型遷移方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標任務的樣本數據，所述樣本數據中包括多個圖像樣本； 基于所述樣本數據，分別對N個預訓練模型進行評估，以得到N個評估值，所述評估值用于表征所述預訓練模型與所述目標任務間的適配度，其中，一個所述預訓練模型對應一個所述評估值，N≥2； 基于所述N個評估值，從所述N個預訓練模型中確定出K個預訓練模型，所述K個預訓練模型為在對所述N個評估值由大到小排序后的前K個評估值對應的模型，1≤K≤N； 基于所述K個預訓練模型，對所述樣本數據進行處理，得到目標模型，所述目標模型中包括所述K個預訓練模型，所述目標模型用于處理所述目標任務； 其中，所述基于所述K個預訓練模型，對所述樣本數據進行處理，得到目標模型，具體包括： 利用所述K個預訓練模型分別對所述樣本數據進行特征提取，得到K個第三特征集合，其中，一個所述第三特征集合為通過所述K個預訓練模型中的一個模型提取到的特征的集合； 利用所述K個第三特征集合，對待訓練的網絡模型進行訓練，以得到第一網絡模型； 根據所述K個預訓練模型和所述第一網絡模型，得到所述目標模型。

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