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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种图像检索模型的训练方法及基于此的图像检索算法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：CN116127121B 。

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：202310180785.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种图像检索模型的训练方法及基于此的图像检索算法是由许倩倩;温佩松;杨智勇;黄庆明设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像检索模型的训练方法及基于此的图像检索算法在说明书摘要公布了：本发明提出一种图像检索模型的训练方法,所述方法包括：S1、获取训练集和查询图像，所述训练集包括多个与查询图像同类的正样本图像和多个与查询图像不同类的负样本图像；S2、采用步骤S1中获得的训练集和查询图像将图像检索模型进行多轮训练直至收敛，并在训练过程中基于AUPRC目标损失采用梯度的方式更新图像检索模型参数。本发明通过构建AUPRC的一种上界作为替代损失替代损失即AUPRC目标损失，并在随机估计中引入正样本图像估计的辅助向量，实现替代目标的可泛化性和渐进无偏性。

本发明授权一种图像检索模型的训练方法及基于此的图像检索算法在权利要求书中公布了：1.一种图像检索模型的训练方法,其特征在于，所述方法包括： S1、获取训练集和查询图像，所述训练集包括多个与查询图像同类的正样本图像和多个与查询图像不同类的负样本图像； S2、采用步骤S1中获得的训练集和查询图像将图像检索模型进行多轮训练直至收敛，并在训练过程中基于AUPRC目标损失采用梯度的方式更新图像检索模型参数，其中，所述AUPRC目标损失为： 其中，表示图像检索模型的参数，表示训练集中所有样本的集合，表示正样本图 像，表示中所有正样本图像组成的正样本集合，表示对内的每个正样 本图像对应的目标函数值取平均，表示预先得到的先验概率，表示 样本图像被判定为正样本图像的相似度阈值，表示给定时采用满足利普希茨 连续条件的单调递减凸函数计算的负样本损失，且以及，表示给定时训练集对应的假阳率，表示给定时采用满足利普希茨连续的单调递减函数计算的正样本损失，且以 及，表示给定时训练集所对应的真阳率；其中，采用 如下单调递减函数中的任意一种计算负样本损失：平滑函数、铰链损失函数、单边Huber函 数，其中，基于单本Huber函数计算的负样本损失为： 其中,表示样本图像被判定为正样本图像的相似度阈值，表示图 像检索模型预测的负样本图像与查询图像相似度得分，表示第一超参数; 所述正样本损失为： 其中，表示样本图像被判定为正样本图像的相似度阈值，表示图像 检索模型预测的正样本图像与查询图像相似度得分，表示第二超参数。

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