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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利圖像分類模型訓(xùn)練與圖像分類方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116310561B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310283273.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)圖像分類模型訓(xùn)練與圖像分類方法及相關(guān)設(shè)備是由盛建達;朱自翀;胡魁;徐玲玲;葉明;戴磊設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-03-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像分類模型訓(xùn)練與圖像分類方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種圖像分類模型訓(xùn)練與圖像分類方法及相關(guān)設(shè)備，通過將源域數(shù)據(jù)集與目標(biāo)域數(shù)據(jù)集中的圖片輸入初始圖像分類模型的初始特征提取網(wǎng)絡(luò)，獲得源域特征與目標(biāo)域特征；將所述源域特征與所述目標(biāo)域特征輸入所述初始圖像分類模型的初始分類器，利用所述初始分類器輸出所述源域特征與所述目標(biāo)域特征的分類結(jié)果；根據(jù)所述分類結(jié)果與預(yù)設(shè)的損失函數(shù)對所述初始圖像分類模型進行優(yōu)化，直至所述損失函數(shù)收斂至預(yù)設(shè)損失值，獲得所述預(yù)設(shè)損失值對應(yīng)的目標(biāo)圖像分類模型；并使用目標(biāo)圖像分類模型對待分類數(shù)據(jù)集進行分類。能夠節(jié)省訓(xùn)練成本的同時提高圖像分類的準確率。

本發(fā)明授權(quán)圖像分類模型訓(xùn)練與圖像分類方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像分類模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取源域數(shù)據(jù)集與目標(biāo)域數(shù)據(jù)集； 將源域數(shù)據(jù)集中的源域圖片與目標(biāo)域數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)域圖片輸入初始圖像分類模型，基于所述初始圖像分類模型的初始特征提取網(wǎng)絡(luò)，對所述源域圖片進行特征提取獲得源域特征，以及對所述目標(biāo)域圖片進行特征提取獲得目標(biāo)域特征，包括：提取每張源域圖片的源域關(guān)鍵點，并基于所述源域關(guān)鍵點生成每張源域圖片的多個源域感興趣區(qū)域；利用所述初始特征提取網(wǎng)絡(luò)中的不同網(wǎng)絡(luò)層提取每個所述源域感興趣區(qū)域的源域分層特征，從所述源域分層特征中選擇預(yù)設(shè)的層級對應(yīng)的多個源域分層特征，所述多個源域分層特征包括第一源域分層特征和第二源域分層特征；基于預(yù)設(shè)的源域圖卷積網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建每張源域圖片的所有源域感興趣區(qū)域的所有第一源域分層特征的源域初始化圖卷積矩陣；基于所述源域初始化圖卷積矩陣，對每張源域圖片的所有源域感興趣區(qū)域的所有第一源域分層特征進行預(yù)設(shè)次數(shù)的更新，獲得目標(biāo)第一源域分層特征，以及獲取所述目標(biāo)第一源域分層特征的源域注意力矩陣；利用全連接層將所述目標(biāo)第一源域分層特征進行拼接，將全連接層拼接后的目標(biāo)第一源域分層特征與所述第二源域分層特征進行拼接，獲得所述源域特征； 將所述源域特征與所述目標(biāo)域特征輸入所述初始圖像分類模型的初始分類器，利用所述初始分類器輸出所述源域特征與所述目標(biāo)域特征的分類結(jié)果； 根據(jù)所述分類結(jié)果與預(yù)設(shè)的損失函數(shù)對所述初始圖像分類模型進行優(yōu)化，直至所述損失函數(shù)收斂至預(yù)設(shè)損失值，獲得所述預(yù)設(shè)損失值對應(yīng)的目標(biāo)圖像分類模型。

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