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龙图腾网获悉北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山数字娱乐科技有限公司申请的专利图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及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：CN110458247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：201910842910.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置是由史红亮;廖敏鹏;李长亮设计研发完成，并于2019-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置，所述图像识别模型的训练方法包括：获取预训练的图像识别模型和训练数据，其中，所述训练数据包括样本图像和所述样本图像对应的标准描述信息；将所述样本图像输入所述图像识别模型，根据模型的注意力调整机制获取所述样本图像的描述信息；根据所述描述信息和所述样本图像对应的标准描述信息计算损失值，调整所述图像识别模型的模型参数和注意力调整机制参数。通过注意力调整机制，使图像识别模型在识别样本图像过程中，能有效关注样本图像的局部特征，避免重复关注样本图像的同一局部特征，提高图像识别模型的识别准确率，提高图像识别模型的训练效率。

本发明授权图像识别模型的训练方法及装置、图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取预训练的图像识别模型和训练数据，其中，所述训练数据包括样本图像和所述样本图像对应的标准描述信息； 将所述样本图像输入所述图像识别模型，根据模型的注意力调整机制获取所述样本图像的描述信息，其中，所述注意力调整机制通过降低已经关注过的局部特征区域的权重调整注意力分布，以确定每次对样本图像进行识别时需要重点关注的局部特征区域； 根据所述描述信息和所述样本图像对应的标准描述信息计算损失值，调整所述图像识别模型的模型参数和注意力调整机制参数； 其中，所述注意力调整机制通过降低已经关注过的局部特征区域的权重调整注意力分布，包括： 获取预先设置的所述图像识别模型的超参数n、上一次图像识别模型的隐状态和关注次数向量； 按照以下公式，根据所述图像识别模型的超参数n、上一次的隐状态和所述样本图像的全局编码向量，获取注意力参数向量，中的元素代表不同的衰减策略，每个衰减策略均为0到1之间的小数，为不同的衰减策略分别对应的比例： ； 按照以下公式，根据所述注意力参数向量和所述关注次数向量，获取上一次注意力分布的衰减率： ； 按照以下公式，根据所述上一次注意力分布和所述上一次注意力分布的衰减率，获得当前次的注意力分布： 。

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