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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利圖像特征獲取方法、裝置、計算機設備、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：CN115905608B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202211424212.3，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權圖像特征獲取方法、裝置、計算機設備、存儲介質是由劉霄設計研發完成，并于2022-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像特征獲取方法、裝置、計算機設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像特征獲取方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。該方法涉及人工智能的計算機視覺技術，該方法包括：在接收到業務方發送的攜帶目標圖像標識的特征查詢請求時，返回調用通用圖像特征提取模型對目標圖像標識對應的目標圖像進行特征提取所得到的目標圖像的通用圖像特征。將目標圖像標識與目標圖像的通用圖像特征對應存儲至通用圖像特征庫中，以在再次接收到任意業務方發送的攜帶目標圖像標識的特征查詢請求時，直接返回與目標圖像標識對應的通用圖像特征，從而，降低了計算消耗。

本發明授權圖像特征獲取方法、裝置、計算機設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像特征獲取方法，其特征在于，應用于提供通用圖像特征的計算機設備，所述方法包括：在接收到業務方發送的攜帶目標圖像標識的特征查詢請求時，根據所述目標圖像標識，從本地的圖像庫中，獲取與所述目標圖像標識對應的目標圖像，所述業務方為使用通用圖像特征的一方，并從模型提供方獲取通用圖像特征提取模型，并基于所述通用圖像特征提取模型對所述目標圖像進行特征提取，得到與所述目標圖像標識對應的通用圖像特征，響應于所述特征查詢請求，返回與所述目標圖像標識對應的通用圖像特征，以使得所述業務方基于所述通用圖像特征進行相應業務的推理；其中，所述目標圖像的通用圖像特征表征多個業務所需的共性信息，所述目標圖像的通用圖像特征適用于多個業務；所述通用圖像特征提取模型的訓練步驟由所述模型提供方執行，所述訓練步驟包括：獲取多個訓練樣本，每個所述訓練樣本包括樣本圖像以及與所述樣本圖像對應的文本信息；通過圖像特征提取模型，對各所述訓練樣本的樣本圖像進行特征提取，得到各所述訓練樣本的圖像特征；通過文本特征提取模型，對各所述訓練樣本的文本信息進行特征提取，得到各所述訓練樣本的文本特征；對于每個訓練樣本，計算所述訓練樣本的圖像特征與文本特征之間的相似度，得到各所述訓練樣本的樣本內特征匹配度，基于各訓練樣本的樣本內特征匹配度的交叉熵，確定正例匹配損失，所述正例匹配損失反映了匹配的樣本圖像和文本信息之間的差異程度；對于每個訓練樣本，計算所述訓練樣本的圖像特征與除所述訓練樣本以外的各個訓練樣本的文本特征之間的相似度，得到各所述訓練樣本的樣本間特征匹配度，基于各樣本間特征匹配度的交叉熵，確定負例匹配損失，所述負例匹配損失反映了不匹配的樣本圖像和文本信息之間的差異程度；根據所述正例匹配損失和所述負例匹配損失，確定匹配損失函數，所述正例匹配損失與所述匹配損失函數成正相關，所述負例匹配損失與所述匹配損失函數成正相關；根據所述匹配損失函數，對所述圖像特征提取模型和所述文本特征提取模型進行聯合訓練，將訓練好的圖像特征提取模型，作為所述通用圖像特征提取模型，所述文本特征提取模型用于輔助訓練所述圖像特征提取模型；將所述目標圖像標識與所述目標圖像的通用圖像特征對應存儲至通用圖像特征庫中，以在再次接收到其他業務方發送的攜帶所述目標圖像標識的特征查詢請求時，直接返回與所述目標圖像標識對應的通用圖像特征；當所述通用圖像特征在所述通用圖像特征庫中緩存了預設時長后，清空所述通用圖像特征。

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