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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法、圖像檢索方法及裝置獲國家發(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：CN114724003B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01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：202210253576.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法、圖像檢索方法及裝置是由付程晗;范學(xué)峰;高菲;李國洪設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法、圖像檢索方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法、圖像檢索方法及裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及大數(shù)據(jù)、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：獲取樣本圖像集；提取樣本圖像組中樣本圖像的視覺語義融合特征；根據(jù)視覺語義融合特征、樣本圖像組的第一標(biāo)簽，計算視覺度量損失；根據(jù)視覺語義融合特征、樣本圖像組中每一樣本圖像的第二標(biāo)簽，計算語義分類損失；基于視覺度量損失和語義分類損失，對圖像特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練。使得模型提取的視覺語義融合特征既能夠表征圖像的視覺信息，也能表征圖像的語義信息。采用模型提取的視覺語義融合特征作為檢索相似圖像的依據(jù)，使得召回的相似圖像視覺上與檢索圖像相似，語義上與檢索圖像相同。

本發(fā)明授權(quán)圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法、圖像檢索方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像特征提取模型的訓(xùn)練方法，包括：獲取樣本圖像集，所述樣本圖像集包含多個具有第一標(biāo)簽的樣本圖像組，每一所述樣本圖像組包含多個具有第二標(biāo)簽的樣本圖像；所述第一標(biāo)簽表示所述樣本圖像組包含的樣本圖像是否為相同類別；所述第二標(biāo)簽表示所述樣本圖像的類別；其中，同一類別的樣本圖像具有相似的視覺特征且語義相同；所述獲取樣本圖像集包括：獲取不同垂類的隨機圖像，提取所述隨機圖像的特征，根據(jù)所述隨機圖像的特征之間的拓?fù)潢P(guān)系對所述隨機圖像進(jìn)行聚類，得到多個簇，一個簇對應(yīng)一個類別，將相同或不同類別的隨機圖像進(jìn)行組合，得到多個樣本圖像組；基于所述圖像特征提取模型包含的第一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取所述樣本圖像組中樣本圖像的視覺語義融合特征；根據(jù)所述視覺語義融合特征、所述樣本圖像組的第一標(biāo)簽以及預(yù)設(shè)的度量損失函數(shù)，計算視覺度量損失，包括：將所述樣本圖像組中樣本圖像的視覺語義融合特征映射到嵌入空間，基于所述樣本圖像組中樣本圖像在所述嵌入空間的特征、所述樣本圖像組的第一標(biāo)簽以及預(yù)設(shè)的度量損失函數(shù)，計算視覺度量損失；根據(jù)所述視覺語義融合特征、所述樣本圖像組中每一樣本圖像的第二標(biāo)簽，以及預(yù)設(shè)的分類損失函數(shù)，計算語義分類損失，包括：根據(jù)所述視覺語義融合特征預(yù)測所述樣本圖像組中各個樣本圖像的類別，基于各個樣本圖像的預(yù)測類別、所述樣本圖像組中每一樣本圖像的第二標(biāo)簽，以及預(yù)設(shè)的分類損失函數(shù)，計算語義分類損失；基于所述視覺度量損失和所述語義分類損失，對所述圖像特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練。

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