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龍圖騰網恭喜北京百度網訊科技有限公司申請的專利圖像特征提取模型的訓練方法、圖像檢索方法及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：CN114724003B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202210253576.3，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像特征提取模型的訓練方法、圖像檢索方法及裝置是由付程晗;范學峰;高菲;李國洪設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像特征提取模型的訓練方法、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練方法、圖像檢索方法及裝置，涉及計算機技術領域，尤其涉及大數據、計算機視覺和深度學習技術領域。具體實現方案為：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；根據視覺語義融合特征、樣本圖像組的第一標簽，計算視覺度量損失；根據視覺語義融合特征、樣本圖像組中每一樣本圖像的第二標簽，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行訓練。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，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。

本發明授權圖像特征提取模型的訓練方法、圖像檢索方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像特征提取模型的訓練方法，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簽的樣本圖像；所述第一標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，根據所述隨機圖像的特征之間的拓撲關系對所述隨機圖像進行聚類，得到多個簇，一個簇對應一個類別，將相同或不同類別的隨機圖像進行組合，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絡結構提取所述樣本圖像組中樣本圖像的視覺語義融合特征；根據所述視覺語義融合特征、所述樣本圖像組的第一標簽以及預設的度量損失函數，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簽以及預設的度量損失函數，計算視覺度量損失；根據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簽，以及預設的分類損失函數，計算語義分類損失，包括：根據所述視覺語義融合特征預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測類別、所述樣本圖像組中每一樣本圖像的第二標簽，以及預設的分類損失函數，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行訓練。

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