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龙图腾网恭喜济南博观智能科技有限公司申请的专利训练图像的标签确定方法、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：CN119380145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411965112.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练图像的标签确定方法、装置、设备及存储介质是由路通;孙斌;楼宏良;陈波设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练图像的标签确定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种训练图像的标签确定方法、装置、设备及存储介质，应用于计算机技术领域，该方法包括：获取多个训练图像及预设聚类算法的多个目标聚类参数；根据原始类别标签的总类别数及各目标聚类参数对多个训练图像进行聚类，确定多个训练图像的多个第一特征矩阵；多个第一特征矩阵的数量与总类别数相同；将各训练图像输入至第一神经网络模型中进行分类处理，确定每个训练图像对应的第二特征矩阵；针对每个训练图像，在多个第一特征矩阵中获取训练图像的原始类别标签对应的目标第一特征矩阵，并根据第二特征矩阵和目标第一特征矩阵之间的相似度，确定训练图像对应的目标类别标签。采用本发明技术方案可以提升最终训练的神经网络的精度。

本发明授权训练图像的标签确定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练图像的标签确定方法，其特征在于，包括：获取预先标注的多个训练图像以及获取预设聚类算法对应的多个目标聚类参数；每个所述训练图像均包括自身对应的原始类别标签，所述多个目标聚类参数预先根据所述多个训练图像及每个所述训练图像的原始类别标签确定；根据所述原始类别标签对应的总类别数以及各所述目标聚类参数对所述多个训练图像进行聚类，确定所述多个训练图像对应的多个第一特征矩阵；所述多个第一特征矩阵的数量与所述总类别数相同，且每个第一特征矩阵对应一种类别标签下的全部训练图像的特征；将各所述训练图像输入至第一神经网络模型中进行分类处理，确定每个所述训练图像对应的第二特征矩阵；针对每个所述训练图像，在所述多个第一特征矩阵中获取所述训练图像的原始类别标签对应的目标第一特征矩阵，并根据所述第二特征矩阵和所述目标第一特征矩阵之间的相似度，确定所述训练图像的原始类别标签是否需要修正以及确定所述训练图像对应的目标类别标签；所述目标类别标签用于对所述第一神经网络模型进行训练，所述相似度表示所述训练图像与其原始类别标签对应的一组训练图像之间的特征相似度。

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