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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特征提取模型的训练方法、图像检索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：CN114724003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210253576.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像特征提取模型的训练方法、图像检索方法及装置是由付程晗;范学峰;高菲;李国洪设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像特征提取模型的训练方法、图像检索方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了图像特征提取模型的训练方法、图像检索方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据、计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取样本图像集；提取样本图像组中样本图像的视觉语义融合特征；根据视觉语义融合特征、样本图像组的第一标签，计算视觉度量损失；根据视觉语义融合特征、样本图像组中每一样本图像的第二标签，计算语义分类损失；基于视觉度量损失和语义分类损失，对图像特征提取模型进行训练。使得模型提取的视觉语义融合特征既能够表征图像的视觉信息，也能表征图像的语义信息。采用模型提取的视觉语义融合特征作为检索相似图像的依据，使得召回的相似图像视觉上与检索图像相似，语义上与检索图像相同。

本发明授权图像特征提取模型的训练方法、图像检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取样本图像集，所述样本图像集包含多个具有第一标签的样本图像组，每一所述样本图像组包含多个具有第二标签的样本图像；所述第一标签表示所述样本图像组包含的样本图像是否为相同类别；所述第二标签表示所述样本图像的类别；其中，同一类别的样本图像具有相似的视觉特征且语义相同；所述获取样本图像集包括：获取不同垂类的随机图像，提取所述随机图像的特征，根据所述随机图像的特征之间的拓扑关系对所述随机图像进行聚类，得到多个簇，一个簇对应一个类别，将相同或不同类别的随机图像进行组合，得到多个样本图像组；基于所述图像特征提取模型包含的第一网络结构提取所述样本图像组中样本图像的视觉语义融合特征；根据所述视觉语义融合特征、所述样本图像组的第一标签以及预设的度量损失函数，计算视觉度量损失，包括：将所述样本图像组中样本图像的视觉语义融合特征映射到嵌入空间，基于所述样本图像组中样本图像在所述嵌入空间的特征、所述样本图像组的第一标签以及预设的度量损失函数，计算视觉度量损失；根据所述视觉语义融合特征、所述样本图像组中每一样本图像的第二标签，以及预设的分类损失函数，计算语义分类损失，包括：根据所述视觉语义融合特征预测所述样本图像组中各个样本图像的类别，基于各个样本图像的预测类别、所述样本图像组中每一样本图像的第二标签，以及预设的分类损失函数，计算语义分类损失；基于所述视觉度量损失和所述语义分类损失，对所述图像特征提取模型进行训练。

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