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龍圖騰網獲悉北京醫準智能科技有限公司申請的專利圖像分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN115100478B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202210804675.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權圖像分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由馬璐;丁佳;李小星;呂晨翀設計研發完成，并于2022-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種圖像分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：基于第一訓練集包括圖像類別的數量，確定超球體上的至少兩個目標位置；生成第二訓練集；基于第一編碼器確認第一訓練集對應的特征，以及第二訓練集對應的特征；基于第一訓練集中每一個圖像類別對應的特征，確認至少兩個目標位置對應的圖像類別；基于第一訓練集對應的特征、第二訓練集對應的特征，以及至少兩個目標位置對應的圖像類別，確定第一編碼器的損失函數；基于所述損失函數，調整第一編碼器的參數；基于第三訓練集對第二編碼器進行訓練；其中，第三訓練集包括或不包括第一訓練集，第三訓練集中圖像類別的數量大于第一圖像訓練集中圖像類別的數量。

本發明授權圖像分類模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 基于第一訓練集包括圖像類別的數量，確定超球體上的至少兩個目標位置； 對所述第一訓練集中第一樣本圖像進行圖像增強，生成第二訓練集； 基于所述圖像分類模型包括的第一編碼器確認所述第一訓練集中各樣本圖像對應的特征，以及所述第二訓練集中各樣本圖像對應的特征； 基于所述第一訓練集中每一個圖像類別對應的樣本圖像的特征，確認所述至少兩個目標位置對應的圖像類別； 基于所述第一訓練集包括的各樣本圖像的特征、所述第二訓練集包括的各樣本圖像的特征，以及所述至少兩個目標位置對應的圖像類別，確定所述第一編碼器的損失函數； 基于所述第一編碼器的損失函數，調整所述第一編碼器的參數，確認調整參數的所述第一編碼器為第二編碼器； 將第三訓練集輸入至所述第二編碼器中，對所述第二編碼器進行訓練，確認訓練后的所述第二編碼器，為第三編碼器； 其中，所述第三訓練集包括或不包括所述第一訓練集，所述第三訓練集中圖像類別的數量大于所述第一訓練集中圖像類別的數量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京醫準智能科技有限公司，其通訊地址為：100083 北京市海淀區知春路7號致真大廈A座12層1202-1203號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。