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龍圖騰網(wǎng)恭喜京東科技信息技術(shù)有限公司申請的專利用于訓(xùn)練圖像分類模型和用于圖像分類的方法、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：CN113920397B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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：202111185663.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)用于訓(xùn)練圖像分類模型和用于圖像分類的方法、裝置是由單新媛;裴積全;王啟立;吳大江;劉鵬;張陸設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于訓(xùn)練圖像分類模型和用于圖像分類的方法、裝置在說明書摘要公布了：本公開的實施例公開了用于訓(xùn)練圖像分類模型的方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括：將預(yù)先獲取的初始樣本集合和新樣本集合中的樣本圖像輸入至初始圖像分類模型，生成與該初始樣本集合和該新樣本集合分別對應(yīng)的第一損失值，其中，該初始圖像分類模型中包括與該新樣本集合對應(yīng)的全連接層以及基于該初始樣本集合訓(xùn)練得到的主干網(wǎng)絡(luò)和與該初始樣本集合對應(yīng)的全連接層，該第一損失值分別基于與該初始樣本集合和該新樣本集合對應(yīng)的全連接層輸出的結(jié)果和對應(yīng)的樣本標(biāo)注信息生成；調(diào)整該初始圖像分類模型中與所生成的第一損失值相關(guān)聯(lián)的權(quán)重，以訓(xùn)練該初始圖像分類模型。該實施方式提高了訓(xùn)練圖像分類模型的可擴展性。

本發(fā)明授權(quán)用于訓(xùn)練圖像分類模型和用于圖像分類的方法、裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于訓(xùn)練圖像分類模型的方法，包括：獲取初始樣本集合和新樣本集合，其中，所述初始樣本集合和所述新樣本集合中包括樣本圖像和對應(yīng)的樣本標(biāo)注信息，所述初始樣本集合被劃分為第一數(shù)目個批次，所述新樣本集合被劃分為第二數(shù)目個批次；將所述初始樣本集合和所述新樣本集合中的樣本圖像輸入至初始圖像分類模型，生成與所述初始樣本集合和所述新樣本集合分別對應(yīng)的第一損失值，其中，所述初始圖像分類模型中包括經(jīng)初始化的、與所述新樣本集合對應(yīng)的全連接層以及基于所述初始樣本集合訓(xùn)練得到的主干網(wǎng)絡(luò)和與所述初始樣本集合對應(yīng)的全連接層，所述第一損失值分別基于與所述初始樣本集合和所述新樣本集合對應(yīng)的全連接層輸出的結(jié)果和對應(yīng)的樣本標(biāo)注信息生成；調(diào)整所述初始圖像分類模型中與所生成的第一損失值相關(guān)聯(lián)的權(quán)重，以訓(xùn)練所述初始圖像分類模型；其中，所述將所述初始樣本集合和所述新樣本集合中的樣本圖像輸入至初始圖像分類模型，生成與所述初始樣本集合和所述新樣本集合分別對應(yīng)的第一損失值，包括：將所述初始樣本集合和所述新樣本集合中的樣本圖像按照批次維度整合，生成總樣本圖像集合；將所述總樣本圖像集合輸入至所述主干網(wǎng)絡(luò)，生成與所述第一數(shù)目個批次的初始樣本集合和所述第二數(shù)目個批次的新樣本集合分別對應(yīng)的特征向量集合；將所生成的特征向量集合中的特征向量分別輸入至與所述第一數(shù)目個批次和第二數(shù)目個批次對應(yīng)的全連接層，生成全連接層輸出結(jié)果；基于所生成的全連接層輸出結(jié)果和對應(yīng)的樣本標(biāo)注信息，生成所述第一數(shù)目個批次的初始樣本集合和所述第二數(shù)目個批次的新樣本集合分別對應(yīng)的第一損失值。

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