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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利用于训练模型的方法和装置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：CN114386503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210024220.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于训练模型的方法和装置是由詹忆冰;梁亚倩设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练模型的方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了用于训练模型的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取样本数据以及初始分类模型，并通过多轮迭代操作，训练初始分类模型；迭代操作包括：获取样本数据的表征，以及基于样本数据的表征确定样本数据的特征；采用样本数据的特征，对初始分类模型进行基于对比学习的训练，得到训练后的初始分类模型输出的对比损失函数值，并根据对比损失函数值生成反馈信息，初始分类模型在执行下一次迭代操作前基于反馈信息更新；响应于确定初始分类模型达到预设的收敛条件，将最后一轮迭代操作中的初始分类模型确定为目标分类模型。采用基于该方法训练得到的模型对三维模型数据进行分类，可以提高针对三维模型数据进行分类的准确性。

本发明授权用于训练模型的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练模型的方法，包括： 获取样本数据以及初始分类模型，并通过多轮迭代操作，训练所述初始分类模型，其中，所述样本数据包括对物体的三维模型数据通过以下至少一种方式进行数据增强操作后的增强数据：对所述三维模型数据的顶点坐标进行像素扰动、平移、缩放、旋转，以及对样本三维模型数据进行模型变形、边翻转操作，其中，所述三维模型是利用空间点、边和面结合的方式定义物体的形状； 所述迭代操作包括： 获取所述样本数据的表征，以及基于所述样本数据的表征确定所述样本数据的特征； 采用所述样本数据的特征，对所述初始分类模型进行基于对比学习的训练，得到训练后的初始分类模型输出的对比损失函数值，并根据所述对比损失函数值生成反馈信息，所述初始分类模型在执行下一次迭代操作前基于所述反馈信息更新； 响应于确定所述初始分类模型达到预设的收敛条件，将最后一轮迭代操作中的初始分类模型确定为目标分类模型； 其中，所述样本数据包括三维模型数据，所述获取所述样本数据的表征，包括： 获取预设网络，其中，所述预设网络中包括空间特征描述器、以及结构特征描述器； 将所述样本数据输入所述预设网络，获得所述空间特征描述器输出的所述样本数据的空间特征，以及获得所述结构特征描述器输出的所述样本数据的结构特征； 将所述样本数据的空间特征输入预设卷积网络，并获得所述预设卷积网络中每一层卷积层输出的第一输出结果； 将所述样本数据的结构特征输入预设卷积网络，并获得所述预设卷积网络中每一层卷积层输出的第二输出结果； 针对所述预设卷积网络中的每一层卷积层，将该卷积层输出的第一输出结果、以及该卷积层输出的第二输出结果聚合后，输入自注意力网络，并获得所述自注意力网络输出的、对应于该卷积层的输出结果； 将对应于每一层卷积层的输出结果进行聚合，得到所述样本数据的表征。

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