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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像识别方法、装置、设备以及存储介质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：CN113762037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202110443371.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权图像识别方法、装置、设备以及存储介质是由李悦翔;魏东;林一;马锴;郑冶枫设计研发完成，并于2021-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备以及存储介质，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，在样本数据集中存在至少两个类别的样本图像的前提下，能够采用不同的方式在样本数据集中进行采样，得到第一样本图像、第二样本图像以及第三样本图像。其中，第一样本图像是均匀采样得到的样本图像。第二样本图像是基于至少两个类别的第一采样概率得到的样本图像，第一采样概率指示的采样方式是数量较少的类别被采样的概率较高。第三样本图像是为每个类别设置相同的采样概率后，采样得到的样本图像，采用第三样本图像对图像识别模型进行训练，得到的图像识别模型对于不同类别来说就具有较为准确的图像识别能力。

本发明授权图像识别方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对样本数据集进行均匀采样，得到第一样本图像，所述样本数据集包括至少两个类别的样本图像； 基于所述至少两个类别的第一采样概率，对所述样本数据集中第一类别的样本图像进行采样，得到第二样本图像，所述第一采样概率与所述样本数据集中对应类别的样本图像的数量负相关； 基于第二采样概率，对所述样本数据集中第二类别的样本图像进行采样，得到第三样本图像，所述至少两个类别均对应于同一个所述第二采样概率； 通过图像识别模型中的第一分支网络、第二分支网络以及第三分支网络，分别对所述第一样本图像、所述第二样本图像以及所述第三样本图像进行特征提取，得到所述第一样本图像的特征、所述第二样本图像的特征以及所述第三样本图像的特征，所述第一分支网络、所述第二分支网络以及所述第三分支网络具有相同的网络结构； 基于所述第一样本图像的特征、所述第二样本图像的特征以及所述第三样本图像的特征，分别获取所述第一样本图像的预测标签、所述第二样本图像的预测标签以及所述第三样本图像的预测标签； 基于所述第一样本图像的特征、所述第二样本图像的特征以及所述第三样本图像的特征，获取预测排序信息，所述预测排序信息用于表示不同样本图像之间的相关性； 基于所述第一样本图像的参考标签、所述第二样本图像的参考标签以及所述第三样本图像的参考标签，获取监督排序信息，所述参考标签用于表示对应样本图像的类别； 基于第二差异信息和各个样本图像的预测标签与对应的参考标签之间的第一差异信息，对所述图像识别模型进行训练，所述第二差异信息为所述预测排序信息和所述监督排序信息之间的差异信息。

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