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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种应用于非对称图像检索的模型训练方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119293281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411244401.1，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种应用于非对称图像检索的模型训练方法及相关设备是由熊文硕设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于非对称图像检索的模型训练方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例属于图像处理技术领域及数字医疗领域，涉及一种应用于非对称图像检索的模型训练方法及相关设备。本申请使用特征空间映射模型代替蒸馏学习的方式实现非对称检索，因为大模型和小模型的特征都重新映射到了一个新的特征空间中，可以突破蒸馏学习的精度上限，获得更高的非对称检索精度，同时在数据量累计一段时间后大模型需要更新时，蒸馏学习需要重新训练所有模型，而由于本方法中小模型的训练与大模型相对独立，可以只针对大模型及其映射模型做参数训练和更新，节省了更新模型所需要的资源。

本发明授权一种应用于非对称图像检索的模型训练方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于非对称图像检索的模型训练方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取模型训练数据，其中，所述模型训练数据包括原始图像I以及与所述原始图像I相对应的相似图像K； 调用初始第一特征提取模型G以及初始第二特征提取模型Q，其中，G为大模型，Q为小模型； 将所述原始图像I以及所述相似图像K分别输入至所述初始第一特征提取模型进行第一特征提取处理，得到第一原始特征以及第一相似特征； 将所述原始图像I以及所述相似图像K分别输入至所述初始第二特征提取模型进行第二特征提取处理，得到第二原始特征以及第二相似特征； 将所述第一原始特征以及所述第一相似特征分别输入至第一空间映射模型TG进行第一特征映射处理，得到第一原始映射特征以及第一相似映射特征； 将所述第二原始特征以及所述第二相似特征分别输入至第二空间映射模型TQ进行第二特征映射处理，得到第二原始映射特征以及第二相似映射特征； 根据联合损失函数、所述第一原始特征、所述第一相似特征、所述第二原始特征、所述第二相似特征、所述第一原始映射特征、所述第一相似映射特征、所述第二原始映射特征以及所述第二相似映射特征对所述初始第一特征提取模型以及所述初始第二特征提取模型进行模型训练处理； 当所述模型训练处理遍历所有所述原始图像I以及所有所述相似图像K后，得到训练好的目标第一特征提取模型以及目标第二特征提取模型； 在所述当所述模型训练处理遍历所有所述原始图像I以及所有所述相似图像K后，得到训练好的目标第一特征提取模型以及目标第二特征提取模型的步骤之后，还包括下述步骤： 获取检索图库以及待检索图库； 根据所述目标第一特征提取模型对所述检索图库的所有图像进行第三特征提取处理，得到检索图库特征； 根据所述第一空间映射模型对所述检索图库特征进行第三特征映射处理，得到检索图库映射特征； 根据所述目标第二特征提取模型对所述待检索图库的所有图像进行第四特征提取处理，得到待检索图库特征； 根据所述第二空间映射模型对所述待检索图库特征进行第四特征映射处理，得到待检索图库映射特征； 根据倒排索引的方式构建所述检索图库特征以及所述检索图库的索引表； 根据L2距离算法计算所述待检索图库特征以及所述待检索图库映射特征的特征距离； 根据所述特征距离确认与每个所述待检索图库映射特征相对应的预设数量个特征距离最近的目标检索图库映射特征； 在所述待检索图库中根据所述索引表获取与所述目标检索图库映射特征相对应的检索图像，得到目标检索结果。

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