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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114330522B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111583676.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由盧晶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用于基于圖像樣本中的原型樣本訓(xùn)練圖像識(shí)別模型，有助于節(jié)省存儲(chǔ)空間和運(yùn)算時(shí)間，同時(shí)降低模型的訓(xùn)練難度。該方法包括：基于至少兩個(gè)圖像預(yù)識(shí)別模型，確定多個(gè)圖像樣本中每個(gè)圖像樣本的不確定度；至少兩個(gè)圖像預(yù)識(shí)別模型均用于從相同的多個(gè)圖像類別中確定待識(shí)別圖像的類別；將多個(gè)圖像樣本中的不確定度小于等于第一預(yù)設(shè)閾值的第一目標(biāo)圖像樣本，確定為第一目標(biāo)圖像樣本所屬圖像類別的原型樣本；基于多個(gè)圖像類別中每個(gè)圖像類別的原型樣本，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到圖像識(shí)別模型。

本發(fā)明授權(quán)圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：基于至少兩個(gè)圖像預(yù)識(shí)別模型，確定多個(gè)圖像樣本中每個(gè)圖像樣本的不確定度；其中，所述不確定度用于表征所述至少兩個(gè)圖像預(yù)識(shí)別模型識(shí)別圖像類別的不確定性；所述至少兩個(gè)圖像預(yù)識(shí)別模型均用于從相同的多個(gè)圖像類別中確定待識(shí)別圖像的類別；所述多個(gè)圖像類別包括第二圖像類別；將所述多個(gè)圖像樣本中的不確定度小于等于第一預(yù)設(shè)閾值的第一目標(biāo)圖像樣本，確定為所述第一目標(biāo)圖像樣本所屬圖像類別的原型樣本，或?qū)⒍鄠€(gè)圖像樣本中的不確定度小于其他圖像樣本的第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第二目標(biāo)圖像樣本，確定為所述第二目標(biāo)圖像樣本所屬圖像類別的原型樣本；基于所述每個(gè)圖像類別的原型樣本和所述每個(gè)圖像類別的原型樣本的損失函數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到圖像識(shí)別模型；其中，所述第二圖像類別的原型樣本的損失函數(shù)基于第一特征距離和第二特征距離確定，所述第一特征距離為所述第二圖像類別中的每個(gè)圖像樣本與所述第二圖像類別的原型樣本之間的特征距離，所述第二特征距離為所述第二圖像類別中每個(gè)圖像樣本與所述多個(gè)圖像類別中其他圖像類別的原型樣本之間的特征距離；其中，所述圖像識(shí)別模型用于從所述多個(gè)圖像類別中確定待識(shí)別圖像的類別，或者確定所述待識(shí)別圖像的類別不屬于所述多個(gè)圖像類別。

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