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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利模型的訓練方法、圖像描述生成方法和裝置、設備、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：CN114723996B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210416785.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權模型的訓練方法、圖像描述生成方法和裝置、設備、介質是由舒暢;陳又新設計研發完成，并于2022-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型的訓練方法、圖像描述生成方法和裝置、設備、介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種模型的訓練方法、圖像描述生成方法和裝置、設備、介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取樣本圖像；對樣本圖像進行目標檢測，得到樣本圖像類別標簽；通過預設的參考狀態因子對樣本圖像類別標簽進行編碼處理，得到目標類別標簽序列；遍歷預設的圖像描述語料庫，對目標類別標簽序列進行解碼處理，得到偽描述文本；根據樣本圖像和偽描述文本構建樣本特征對；根據樣本特征對對預設的神經網絡模型進行訓練，得到圖像描述生成模型，圖像描述生成模型用于生成目標圖像描述文本。本申請實施例能夠提高模型的訓練效果。

本發明授權模型的訓練方法、圖像描述生成方法和裝置、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取樣本圖像；基于預設的目標檢測模型對所述樣本圖像進行目標檢測，得到樣本圖像類別標簽，所述目標檢測模型包括卷積層、RPN層、RoIpooling層和全連接層；通過預設的參考狀態因子對所述樣本圖像類別標簽進行編碼處理，得到目標類別標簽序列；遍歷預設的圖像描述語料庫，對所述目標類別標簽序列進行解碼處理，得到偽描述文本；根據所述樣本圖像和所述偽描述文本構建樣本特征對；根據所述樣本特征對對預設的神經網絡模型進行訓練，得到圖像描述生成模型，所述圖像描述生成模型用于生成目標圖像描述文本；所述基于預設的目標檢測模型對所述樣本圖像進行目標檢測，得到樣本圖像類別標簽，包括：通過所述卷積層對所述樣本圖像進行特征提取，得到樣本特征圖；通過所述RPN層和預設的坐標信息對所述樣本特征圖進行目標檢測，將樣本特征圖中每一預設圖像錨框的中心點作為圖像錨點，通過RPN層的分類函數對圖像錨點進行分類，得到標簽圖像特征，對標簽圖像特征進行邊框回歸預測，得到圖像錨點的偏移量，根據偏移量和標簽圖像特征進行目標定位，得到初始檢測框；其中，所述坐標信息用于指示樣本特征圖中每一預設圖像錨框的高度、寬度、以及預設圖像錨框的中心點的橫縱坐標；通過所述RoIpooling層在樣本特征圖上確定初始檢測框對應的特征，將特征維度設置為定值，通過線性回歸學習坐標信息中的坐標參數，得到圖像目標檢測框，并根據所述RoIpooling層的預設縮放參數對所述樣本特征圖和圖像目標檢測框進行特征融合處理，得到樣本融合特征圖；通過所述全連接層的預測函數和預設圖像類別標簽對所述樣本融合特征圖上每一特征點進行分類概率計算，得到每一特征點的分類概率值，并根據每一特征點的分類概率值對每個預設圖像類別標簽的分類概率值進行統計，選取分類概率值處于前十位的預設圖像類別標簽作為樣本圖像類別標簽；所述遍歷預設的圖像描述語料庫，對所述目標類別標簽序列進行解碼處理，得到偽描述文本，包括：通過預設的預測函數對目標類別標簽序列進行分布概率計算，得到分布概率值；在每一時刻的單詞生成過程中，遍歷圖像描述語料庫和目標類別標簽序列的當前狀態，通過狀態轉移函數更新輸出的詞匯序列，將每一次解碼得到的分布概率值最高的若干個詞段添加至生成詞匯序列中，通過多次循環迭代，輸出樣本圖像對應的偽描述文本。

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