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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利图像识别模型的训练方法、装置、电子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：CN114612753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210225261.8，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由李革;柳儒扬;李宏;高伟设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取样本图像对应的第一图像特征向量；根据所有样本图像对应的类别和第一图像特征向量，计算每个类别的平均图像特征向量；将样本图像输入到最新更新的图像识别模型中，得到样本图像对应的分数向量；根据所有类别的平均图像特征向量和样本图像对应的分数向量，确定样本图像对应的第二图像特征向量；将样本图像的图像特征向量减去与样本图像对应的第二图像特征向量，计算样本图像的第三图像特征向量；根据所有样本图像的第三图像特征向量及其类别，对最新更新的图像识别模型进行模型更新。本申请能够消除干扰识别结果的图像特征，即上下文偏移现象。

本发明授权图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像对应的第一图像特征向量；根据所有样本图像对应的类别和第一图像特征向量，计算每个类别的平均图像特征向量；将所述样本图像输入到最新更新的图像识别模型中，得到所述样本图像对应的分数向量；所述分数向量中包含每个类别的预测分数；针对每一张样本图像，根据所有类别的平均图像特征向量和所述样本图像对应的分数向量，确定所述样本图像对应的第二图像特征向量，包括：将所述样本图像对应的分数向量进行非负处理，得到非负的分数向量；将所述非负的分数向量进行归一化处理，得到所述样本图像对应的概率权重向量；所述概率权重向量中包含每个类别的预测概率；将所述样本图像对应的概率权重向量和根据所有类别的平均图像特征向量组成的矩阵相乘，计算所述样本图像对应的第二图像特征向量；将所述样本图像的图像特征向量减去与所述样本图像对应的第二图像特征向量，计算所述样本图像的第三图像特征向量；根据所有样本图像的第三图像特征向量及其类别，对最新更新的图像识别模型进行模型更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学深圳研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城北大园区H栋208室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。