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龙图腾网获悉杭州网易智企科技有限公司申请的专利模型训练方法、图像识别方法、介质、装置和计算设备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：CN115601629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211347748.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权模型训练方法、图像识别方法、介质、装置和计算设备是由李雨珂;李唐薇;胡宜峰;刘稳军;杨卫强;朱浩齐设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像识别方法、介质、装置和计算设备在说明书摘要公布了：本公开的实施方式提供了一种模型训练方法、图像识别方法、介质、装置和计算设备，涉及人工智能技术领域，该模型训练方法包括：获取样本图像对应的多个目标特征图；将多个目标特征图输入第一子模型进行卷积处理，得到与每个目标特征图相对应的分类特征图、回归特征图和物体特征图；将分类特征图输入第二子模型进行特征去相关处理，得到目标样本权重；基于目标样本权重、分类特征图、回归特征图、物体特征图以及样本图像的标注信息，确定目标损失值；根据目标损失值调整图像识别模型的参数，以获得训练完成的图像识别模型。本公开能够大大提高图像识别模型的泛化能力。

本发明授权模型训练方法、图像识别方法、介质、装置和计算设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，用于训练图像识别模型，所述图像识别模型包括第一子模型和第二子模型，所述模型训练方法包括： 获取样本图像对应的多个目标特征图，所述多个目标特征图的尺寸不同； 将所述多个目标特征图输入所述第一子模型进行卷积处理，得到所述第一子模型输出的与每个所述目标特征图相对应的分类特征图、回归特征图和物体特征图； 将所述分类特征图输入所述第二子模型进行特征去相关处理，得到所述第二子模型输出的目标样本权重，所述目标样本权重用于表征所述分类特征图中每个分类特征的权重； 基于所述目标样本权重、所述分类特征图、所述回归特征图、所述物体特征图以及所述样本图像的标注信息，确定目标损失值； 根据所述目标损失值调整图像识别模型的参数，以获得训练完成的图像识别模型； 所述将所述分类特征图输入所述第二子模型进行特征去相关处理，得到所述第二子模型输出的目标样本权重，包括： 将多个所述分类特征图输入所述第二子模型，得到目标分类特征图，所述目标分类特征图是由所述第二子模型对多个所述分类特征图进行拼接处理获得的； 基于所述目标分类特征图和上一次训练所述图像识别模型获得的目标分类特征图，提取目标分类特征； 将所述目标分类特征进行随机傅里叶变换处理，得到随机傅里叶特征； 基于所述随机傅里叶特征，对所述第二子模型进行所述特征去相关处理的迭代训练，获得所述目标样本权重。

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