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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利特征提取模型的生成方法、图像特征提取方法和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：CN114494709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210096198.2，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权特征提取模型的生成方法、图像特征提取方法和装置是由李嘉文;郭远帆设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型的生成方法、图像特征提取方法和装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种特征提取模型的生成方法、图像特征提取方法和装置，所述方法包括：获取多个候选图像；基于特征提取模型和所述多个候选图像，确定所述多个候选图像对应的聚类树，其中，所述聚类树中包含多个层级下的聚类；基于所述多个候选图像和所述聚类树，生成目标样本对，其中，所述目标样本对包括图像样本对和特征样本对，所述图像样本对为基于两个不同的候选图像形成的，所述特征样本对为基于所述候选图像的特征和所述聚类的聚类中心的特征形成的；基于所述目标样本对，对特征提取模型进行训练。由此可以在基于对比学习进行分类时，学习到不同粒度下的局部语义，提高该特征提取模型的准确性和稳定性。

本发明授权特征提取模型的生成方法、图像特征提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个候选图像； 基于特征提取模型和所述多个候选图像，确定所述多个候选图像对应的聚类树，其中，所述聚类树中包含多个层级下的聚类； 基于所述多个候选图像和所述聚类树，生成目标样本对，其中，所述目标样本对包括图像样本对和特征样本对，所述图像样本对为基于两个不同的候选图像形成的，所述特征样本对为基于所述候选图像的特征和所述聚类的聚类中心的特征形成的； 基于所述目标样本对，对特征提取模型进行训练； 其中，所述基于特征提取模型和所述多个候选图像，确定所述多个候选图像对应的聚类树，包括： 基于所述特征提取模型对所述多个候选图像进行特征提取，获得每一所述候选图像对应的样本特征；基于每一目标特征进行聚类，生成多个聚类和每一聚类的聚类中心，所述目标特征初始为所述样本特征；将每一所述聚类的聚类中心作为新的目标特征，进行层级聚类直至获得的聚类树的层级达到预设层级； 所述基于所述多个候选图像和所述聚类树，生成目标样本对，包括： 基于所述候选图像生成样本图像集和候选对比图像集，其中，所述候选对比图像集中的图像和所述样本图像集中的图像不同，所述候选对比图像集对应的图像数量大于所述样本图像集对应的图像数量； 针对所述样本图像集中的每一样本图像，基于所述候选对比图像集中的候选对比图像和所述聚类树中每一层级下的聚类的聚类中心，确定所述样本图像在每一层级下的对比样本集，所述对比样本集中的对比样本包含目标对比图像和目标对比聚类中心的特征； 针对所述样本图像集中的每一样本图像，根据所述样本图像和所述样本图像在每一层级下的对比样本集，生成每一层级下所述样本图像对应的负样本对，并将所述负样本对确定为所述目标样本对。

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