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龍圖騰網獲悉深圳數聯天下智能科技有限公司申請的專利訓練服裝分類模型的方法、服裝分類方法及相關裝置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：CN114821244B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202210593117.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權訓練服裝分類模型的方法、服裝分類方法及相關裝置是由陳仿雄設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本訓練服裝分類模型的方法、服裝分類方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例涉及圖像處理技術領域，公開了一種訓練服裝分類模型的方法、服裝分類方法及相關裝置，獲取訓練集，訓練集包括多個衣服圖像和文本信息。對每個文本信息進行編碼，得到文本編碼特征。將各衣服圖像和對應的文本編碼特征對第一神經網絡進行迭代訓練，將收斂后的第一神經網絡作為服裝分類模型?；谖谋拘畔ㄒ路枋觯捎枚鄠€衣服圖像和對應的文本信息對第一神經網絡進行訓練，第一神經網絡能學習到衣服圖像所反映的圖像特征和文本信息所反映的文本特征，文本特征能夠輔助第一神經網絡學習到在服裝分類上更具有代表性的圖像特征，從而，使得服裝分類模型所提取的圖像特征在服裝分類上具有代表性性，能夠提升服裝分類的準確度。

本發明授權訓練服裝分類模型的方法、服裝分類方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種訓練服裝分類模型的方法，其特征在于，包括： 獲取訓練集，所述訓練集包括多個衣服圖像和與所述多個衣服圖像一一對應的文本信息，所述文本信息包括衣服描述，各所述衣服圖像分別標注有真實服裝類別； 對每個所述文本信息進行編碼，得到向量列表和文本編碼特征； 將所述衣服圖像和與所述衣服圖像對應的文本編碼特征輸入第一神經網絡，得到與所述衣服圖像對應的第一預測服裝類別； 根據所述訓練集對應的第一預測服裝類別和所述訓練集對應的真實服裝類別之間的差異，調整所述第一神經網絡的參數，直至收斂，將收斂后的第一神經網絡作為所述服裝分類模型； 所述第一神經網絡包括依次級聯的卷積模塊、融合模塊、全連接層和分類層； 所述將所述衣服圖像和與所述衣服圖像對應的文本編碼特征輸入所述第一神經網絡，得到與所述衣服圖像對應的第一預測服裝類別，包括： 將所述衣服圖像輸入所述卷積模塊進行下采樣特征提取，得到衣服特征圖； 所述衣服特征圖和所述文本編碼特征輸入所述融合模塊進行特征融合，得到融合特征圖； 所述融合特征圖經所述全連接層和所述分類層后，輸出所述第一預測服裝類別； 所述融合模塊采用以下公式對所述衣服特征圖和所述文本編碼特征進行特征融合； Fx,e＝α*x+β α＝MLP1e；β＝MLP2e 其中，x為所述衣服特征圖，e為所述向量列表，α為所述衣服圖像對應的一個文本編碼特征，β為所述衣服圖像對應的另一個文本編碼特征。

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