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龙图腾网恭喜成都索贝数码科技股份有限公司申请的专利一种图像多分类模型生成方法、装置、设备及存储介质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：CN119204144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411724739.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种图像多分类模型生成方法、装置、设备及存储介质是由杨瀚;张诗涵;李杰;倪宇设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像多分类模型生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像多分类模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，首先对公开数据集中的图像分配类别标签，组成图像集合，然后将图像集合中的图像划分为子块和缩略图，并分别经过特征提取之后送入编码器进行处理，构建分级跨模态注意力模块，之后将训练图像输入至分级跨模态注意力模块之后与编码提示进行拼接，输入特征提取网络模型和解码器得到解码输出，最后计算解码输出的交叉熵损失并加权求和，通过梯度下降优化模型参数得到图像多分类模型，利用该图像多分类模型能够实现高精度图像多分类。

本发明授权一种图像多分类模型生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像多分类模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：对公开数据集中的图像分配类别标签，组成图像集合；将图像集合中的图像划分为多个子块；将图像集合中的图像进行计算得到缩略图；分别将子块和缩略图输入至特征提取网络模型得到子块特征和缩略图特征；使用编码器处理子块特征和缩略图特征分别得到子块编码特征和缩略图编码特征；分别在子块编码特征的前后加上子块标识符得到子块唯一编码特征，在缩略图编码特征的前后加上缩略图标识符得到缩略图唯一编码特征；根据子块唯一编码特征和缩略图唯一编码特征组成分级跨模态注意力特征，完成分级跨模态注意力模块的构建；将训练图像输入至分级跨模态注意力模块得到训练图像分级跨模态注意力特征；将训练图像分级跨模态注意力特征和编码后的提示集进行拼接得到拼接特征；将拼接特征输入特征提取网络模型之后送入解码器得到解码输出；将解码输出和多分类任务对应的标签输入至交叉熵函数得到损失函数；计算所有类别的损失函数并进行加权求和得到模型损失分数；在模型参数反向传播时通过梯度下降优化模型参数，使得模型损失分数减小，直至完成模型训练，得到图像多分类模型。

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