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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、装置及电子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：CN115965817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202310014934.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、装置及电子设备是由徐彤彤;迟恺设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了图像分类模型的训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取多个训练数据集，训练数据集包括支持集和查询集；获取初始的图像分类模型；针对每个训练数据集，根据训练数据集中的支持集和查询集，确定训练数据集中的多个样本图像对以及对应的样本相似度；依次针对每个训练数据集，采用其中的多个样本图像对以及对应的样本相似度，对图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型，从而能够根据较少的样本图像以及对应的类别，训练得到准确度较高的图像分类模型，能够适用于图像标注数据比较缺乏的图像分类任务，提高图像分类任务下的准确度。

本发明授权图像分类模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，所述方法用于细粒度的物种识别，包括：获取多个训练数据集，所述训练数据集包括支持集和查询集；所述支持集包括支持样本图像以及所述支持样本图像中目标对象所属的物种；所述查询集中包括查询样本图像以及所述查询样本图像中目标对象所属的物种；其中，所述查询集中的物种为所述支持集中的其中一个物种；获取初始的图像分类模型；针对每个训练数据集，根据所述训练数据集中的所述支持样本图像以及所述查询样本图像，生成多个样本图像对；针对每个样本图像对，根据所述样本图像对中支持样本图像中目标对象所属的物种，以及所述样本图像对中查询样本图像中目标对象所属的物种，确定所述样本图像对中支持样本图像与查询样本图像之间的样本相似度，其中，若支持样本图像中目标对象所属的物种和查询样本图像中目标对象所属的物种相同，则确定样本相似度为1，否则，则确定样本相似度为0；依次针对每个训练数据集，将所述训练数据集中样本图像对中的支持样本图像和查询样本图像输入所述图像分类模型，获取所述样本图像对中支持样本图像与查询样本图像之间的预测相似度；根据所述预测相似度，以及所述样本图像对中支持样本图像与查询样本图像之间的样本相似度，构建损失函数；根据所述损失函数的数值，对所述图像分类模型进行参数调整，实现训练；其中，所述图像分类模型中包括依次连接的特征提取网络、注意力机制网络和相似度计算网络；所述特征提取网络与所述注意力机制网络，分别为视觉VisionTransformer模型中的特征提取网络以及注意力机制网络；所述特征提取网络与所述注意力机制网络，用于提取样本图像对中支持样本图像的支持图像特征，以及提取所述样本图像对中查询样本图像的查询图像特征；所述相似度计算网络，用于对所述支持图像特征以及所述查询图像特征进行拼接处理以及相似度计算处理，获取所述样本图像对中支持样本图像与查询样本图像之间的预测相似度。

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