买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广电运通集团股份有限公司申请的专利图像识别检索模型的训练方法和应用方法、设备及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：CN121051259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511591835.3，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权图像识别检索模型的训练方法和应用方法、设备及介质是由尚俊媛;田丰;徐天适;金广;唐心瑶设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别检索模型的训练方法和应用方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像识别检索模型的训练方法和应用方法、设备及介质，属于图像识别领域。所述方法包括：提取已见类别的视觉模态特征；获取已见与未见类别的语义模态信息，所述语义模态信息包括属性模态、类别名称模态和语义描述模态；融合语义模态信息得到关联性语义表示；基于已见类别的视觉模态特征与语义表示训练生成对抗网络，并生成未见类别的伪视觉模态特征；基于与未见类别对应的伪视觉模态特征训练分类模型和检索模型中的至少一种，以使所述分类模型至少识别出未见类别的图像样本，和或，以使所述检索模型至少检索出与未见类别相匹配的检索结果。本申请通过引入类别分离性优化机制，提升了模型在零样本条件下的泛化能力和识别准确率。

本发明授权图像识别检索模型的训练方法和应用方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别检索模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取已见类别的样本图像，并提取与已见类别对应的真实视觉模态特征； 分别获取与已见类别对应的语义模态信息、和与未见类别对应的语义模态信息；其中，所述语义模态信息至少包括属性模态、类别名称模态和语义描述模态，用于表征不同类别之间的语义关联性； 分别对已见类别和未见类别各自的语义模态信息进行融合处理，得到与已见类别对应的关联性语义表示和与未见类别对应的关联性语义表示； 基于与已见类别对应的真实视觉模态特征和关联性语义表示，训练生成对抗网络，其中，训练所述生成对抗网络的过程包括： 将生成器输出的伪视觉模态特征映射至新的特征空间，并在所述新的特征空间中确定各已见类别的伪视觉模态特征的类别均值向量以得到类别中心，并确定全局均值向量以衡量所有类别特征在所述新的特征空间中的整体分布中心； 根据各已见类别对应的类别中心与所述整体分布中心之间的离散程度，确定用于表征类别间分离性的类间散度损失，并根据同一类别内生成特征与对应类别中心之间的紧密程度，确定用于表征类别内集中性的类内散度损失； 基于所述类间散度损失和所述类内散度损失，构建双散度损失函数，所述双散度损失函数用于约束不同类别生成特征在特征空间中的分布结构，以降低类别间特征的重叠； 将所述双散度损失函数与生成对抗网络的生成对抗损失函数进行联合优化，得到训练好的生成对抗网络，并通过训练完成的生成对抗网络对与未见类别对应的关联性语义表示进行处理，得到与未见类别对应的伪视觉模态特征； 基于与未见类别对应的伪视觉模态特征训练分类模型和检索模型中的至少一种，以使所述分类模型至少识别出未见类别的图像样本，和或，以使所述检索模型至少检索出与未见类别相匹配的检索结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广电运通集团股份有限公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市黄埔区科学城科林路9、11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。